产品经理面试题 · 方案权衡 · 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：方案权衡 · LLM
考察点
技术栈
第 1 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 2 题在零售电商或本地生活类业务中，哪些场景适合落地AI技术产品？请结合客服、搜索等举例说明。 考察将AI技术映射到真实业务场景的产品化能力第 3 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 4 题在内部技术选型中，你们是如何评估并确定使用某款大模型而非其他备选方案的？ 考察技术选型的评估流程、决策依据和开放性第 5 题使用垂类大模型主要解决什么问题？相比通用大模型有何优势？ 考察对垂类大模型价值定位与场景适配的理解第 6 题百度为何要推进AI重构搜索？AI重构的具体路径有哪些？ 考察对搜索产品演进、AI技术应用和商业动机的综合理解第 7 题如何解决大模型生成SQL存在假字段的问题？ 考察对大模型生成SQL幻觉问题的理解与工程化处理能力第 8 题请从业务角度分析大模型产品在多模态交互场景下的市场机会（如生物医学领域），并提出一个前瞻性定位策略。 考察对多模态大模型市场机会的判断能力与前瞻性商业定位思维第 9 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 10 题在实际项目中，你们选择微调大模型还是调用大模型API时，是如何评估计算成本和必要性的？ 考察大模型技术选型时对成本与收益的权衡能力第 11 题在电商场景下，你会选择哪个方向探索AI应用并产出MVP？请说明方向选择、模型技术和实现路径。 考察电商业务理解、AI技术选型及MVP落地思路第 12 题使用大模型生成广告素材时，如何满足深度合成内容标识与可追溯要求，并建立品牌安全与误触发白名单机制？ 考察对生成内容合规标识与品牌安全机制的完整设计能力第 13 题你之前实习中做过竞品分析，那么如何对大模型的特定功能进行竞品分析？ 考察对大模型功能竞品分析的框架、方法与深度第 14 题请说明如何为一个需要持续优化的大模型产品项目（例如根据行业动态迭代）提出并实施前瞻性改进方案。 考察对持续改进项目的规划能力、前瞻性判断和实施路径设计第 15 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 16 题假设您负责监控AI大模型行业的趋势（如2025年AI Agent的重塑应用形态），请说明如何将这些趋势转化为产品优化依据，并评估潜在商业影响。 考察将行业技术趋势转化为产品策略与商业评估的整体思维框架