产品经理面试题 · 技术原理 · LLM
产品经理相关岗位面试题。
共 5063 道真题 · 当前筛选命中 16 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：技术原理 · LLM
考察点
技术栈
第 1 题你对AI技术（如大模型、多模态）的发展有哪些看法？ 考察对AI技术趋势的理解和行业认知深度第 2 题请详细解释你对LLM在游戏AI产品中应用原理的认知以及潜在应用场景设想。 考察对LLM原理的理解及其在游戏AI场景中的迁移与创新思考第 3 题你如何理解AI大语言模型，能否简要介绍其工作原理和应用？ 考察对AI大语言模型的基础认知和理解深度第 4 题为什么大模型早期强调提示工程，中期较少提及，近期又重新被重视？请分析背后的技术演进逻辑。 考察对提示工程生命周期与技术演进关联的分析能力第 5 题你们如何评估大模型的性能与效果？ 考察对大模型评估体系的理解与实践第 6 题你如何训练一个垂类大模型？请说明从数据准备到训练完成的关键流程。 考察垂类大模型训练流程的完整理解第 7 题请介绍你对RAG（检索增强生成）的理解，以及你在项目中如何设计和落地一个RAG系统？ 考察对大模型应用架构（RAG）的理解深度与实际落地能力第 8 题大模型幻觉出现的原因有哪些？有什么解决方法？ 考察对大模型幻觉成因的理解及工程化解法第 9 题谈谈你对AI大模型的理解。 考察候选人对大模型技术原理、发展趋势及应用前景的综合认知第 10 题请谈谈你对大模型微调（Fine-tuning）的理解，以及你是否有过实际微调经验？ 考察对大模型微调概念的掌握程度及实践能力第 11 题你怎么看Agent这个概念？ 考察对Agent概念的认知深度与本质理解第 12 题请谈谈你对AI产品与大语言模型（LLM）核心能力的理解，以及它们在典型应用中的价值边界。 考察对AI/LLM基本原理、能力边界及产品化价值的认知第 13 题你认为使用提示词（Prompt）有门槛吗？门槛体现在哪些方面？ 考察对提示词工程本质的理解及对使用者能力要求的认知第 14 题请从技术角度分析大模型（如ERNIE模型）在代码生成场景下的应用优势，并提出一个优化策略以解决复杂问题。 考察对LLM代码生成技术原理的理解及优化方法第 15 题描述一个你认为创新的AI产品或功能，并解释为什么。 考察对AI行业趋势的理解、创新识别能力和逻辑表达能力第 16 题LLM和NLP有什么关系？ 考察对LLM与NLP学科基础和演进关系的理解