京东秒挂

一、明确数据飞轮的核心要素1. 数据供给闭环：用户使用产品→生成行为数据→优化模型→提升用户体验→吸引更多用户。2. 关键指标对齐：需定义数据质量（多样性、代表性）、模型效果（准确率、响应速度）、业务指标（用户留存、付费率）的关联性。二、构建数据飞轮的4个阶段阶段1：冷启动设计- 策略：- 使用开源数据+合成数据+少量人工标注，快速搭建最小可用模型（MVP）。- 产品化设计：在用户界面嵌入反馈入口（如“点赞/踩”、错误报告），主动引导用户标注低置信度结果。- 案例参考：ChatGPT初期基于人类反馈强化学习（RLHF），通过用户对回答的排序选择优化模型。阶段2：数据采集与治理- 数据来源：- 显式反馈：用户评分、标注错误、偏好选择。- 隐式反馈：停留时长、点击热图、会话中断率。- 治理关键：- 去噪与标注：自动化清洗（如去重、过滤恶意数据）+ 众包/专家复核关键样本。- 数据分布监控：避免长尾问题，通过主动学习（Active Learning）补充稀缺场景数据。阶段3：模型迭代与效果验证- 快速迭代机制：- 建立自动化训练管道（如Airflow调度），支持小步快跑式微调（如每周更新）。- A/B测试：新旧模型分桶对比，验证指标提升是否显著（如任务完成率提升5%）。- 成本控制：- 动态采样策略：仅对高价值数据（如用户高频提问领域）全量训练，其余部分采样。阶段4：闭环反馈强化- 用户感知优化：- 实时展示模型进步（如“根据您的反馈，该功能准确率提升20%”），增强用户参与感。- 设计激励体系（如积分、特权）鼓励用户反馈。- 长期价值挖掘：- 分析数据飞轮带来的边际成本下降（如单位训练数据带来的收益递增）。 #产品经理#  #数据人的面试交流地#  #牛客激励计划#  #找工作#  #大模型#  #大模型面经# #牛客AI配图神器#

0313 2小时秒挂1.JVM 垃圾回收机制？标记 - 清除算法、复制算法、标记 - 整理算法、分代回收算法2.这几种垃圾回收机制有什么优缺点？3.JVM 有哪些垃圾回收器？CMS、G14.多对多的关系怎么设计？建立中间表，创建两个字段分别指向两张表的主键5.事务的ACID特性？原子性、一致性、隔离性、持久性6.项目相关问题

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