00:00 / 01:00
连播
清屏
智能
倍速
点赞41
AI 弹幕上线后,某个垂类负面率异常升高,你会怎么排查? 🔍 面试题:如果这个“AI弹幕”功能上线后,发现某个垂直品类的用户负面反馈率显著高于平均水平,比如潮玩直播间,你会怎么去排查呢? ⭐ S|Situation 当某个垂类的负面反馈突然明显高于大盘,我第一反应从来不是:“是不是用户变挑剔了?”更多时候,是我们在这个圈层里说错话了。 ⭐ T|Task 我之前做短视频评论引导时就踩过坑。游戏类的负面率一度高得离谱,最后发现不是模型不行,而是这个圈子的表达方式,和我们想象的完全不一样。所以我现在排查,会严格按顺序来,而不是一上来就调模型。 ⭐ A|Action 第一步:先看踩雷文案本身 我会把负面反馈最高的弹幕样本拉出来人工过一遍。通常能一眼看出模式:潮玩圈用了太“促销式”的话术或套用通用夸赞,显得很外行。先判断是文案风格问题,还是触发逻辑问题。 第二步:看触发链路有没有误判 比如主播在做专业开箱,AI 却给了商业节奏弹幕。我就遇到过画面模型把“静态展示盲盒细节”误判成“上新节点”,导致模板被大量误触发,用户当然反感。 第三步:看模板库是否不适配 很多垂类有很强的圈层语言。潮玩更偏收藏感、细节讨论、圈内梗。如果还在用通用电商直播模板,负面是必然的。 第四步:看人群敏感度差异 像游戏、潮玩这种核心用户,一眼就能分辨“是不是机器话”。我们后来直接在深内容场景关闭 AI 弹幕,只在轻场景保留,效果反而好了。 ⭐ R|Result 很多时候问题不是 AI 太笨,而是我们在特定圈层里说了不合时宜的话。所以我的排查路径永远是:先看文案,再看触发,再看模板,最后才是模型。在垂类场景里,策略往往比模型更重要。 #llm #大模型 #ai #互联网大厂 #面试题
00:00 / 03:03
连播
清屏
智能
倍速
点赞27
00:00 / 04:48
连播
清屏
智能
倍速
点赞25
00:00 / 02:34
连播
清屏
智能
倍速
点赞9
00:00 / 01:43
连播
清屏
智能
倍速
点赞32
00:00 / 02:00
连播
清屏
智能
倍速
点赞6
00:00 / 01:25
连播
清屏
智能
倍速
点赞8
00:00 / 02:23
连播
清屏
智能
倍速
点赞7
00:00 / 01:05
连播
清屏
智能
倍速
点赞499