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AI产品经理面试高频问题(10)-大小模型幻觉相关(必问) #大模型 #ai面试 #产品经理面试 #产品经理 #ai产品经理 从我的AI产品经理求职陪跑辅导班中的学员,发过来的录音中统计: 模型幻觉管控相关问题,80%会被问到,高级岗位比例更大! 该问题属于解决方案级别的问题,随着AI能力水平的高低会有不同的答案。 解决方案类型的问题,回答策略(四有青年) 有场景: 你没有干巴巴地背诵“RAG是什么”,而是放到你的项目“***AI项目”中,这个项目对准确率要求极高,这样才非常有说服力。 有权衡: 你要讲你在哪些点上做了据测,比如你决策“针对置信度低的结果,不回答比答错好”,体现了你对业务风险的理解,这是PM思维的体现。 有手段: 手段是针对细节解决方案,要讲一两个,比如,针对有计算的场景,可以通过代码来执行运算,避免大模型在计算上的误差。讲非常一线、非常落地的实战经验,能证明你懂行。 有数据: 最后用幻觉率下降的数据收尾,或者以准确度做收尾,符合结果导向。 全部来自VIP陪跑学员面试录音,面试复盘 面试录音展示 面试录音展示 面试复盘也是我们高offer率的保障,也是我们求职陪跑标准sop流程之一。 我们的服务流程:简历改写(重构AI项目)和投递策略【解决面试邀约量】→面试前辅导 → 面试后复盘 把面试中,面试官真实的提问以及回答策略分享给大家,而非网传的猜测的面经。 回答范例(不建议背诵,要理解,最好有实操项目) 面试回答范例 “关于大模型幻觉,我的核心观点是:在现阶段,幻觉无法完全根除,但可以被有效治理。 作为一个AI产品经理,我的职责是构建一套纵深防御体系,将幻觉风险控制在业务可接受的范围内。 我想结合我之前负责的一个**‘企业级金融研报分析助手’**项目来具体讲讲我是怎么做的。在这个项目中,因为涉及数据准确性,用户对幻觉是零容忍的。” 第一、AI方案上:从源头和逻辑上“降噪” “首先,我们发现通用的RAG很容易因为检索不精准导致‘胡说八道’。所以我主导推进了两个关键动作: 数据源的清洗与分块优化:我们没有直接把PDF丢进去,而是针对财报的表格做了特殊的解析处理,保证数据结构的完整性。 混合检索与重排序:早期的纯向量检索很容易把‘2022年收入’和‘2023年收入’搞混。我们引入了关键词检索加Rerank模型,强制模型必须基于精准的上下文回答。 引
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