阿里云 AI产品一面面经

整体面试还是不错的,但是没后续了,不知道是哪里出了问题
1.项目介绍。

2.LLM 的基本原理是什么?

3.Diffusion 模型主要解决什么问题?

4.RAG 技术是做什么的?

5.微调和提示词工程有什么区别?

6.在什么情况下会优先选择其中一种?

7.如何处理大模型的幻觉问题?

8.设计一款 AI + 场景的产品,需要说明用户痛点、核心功能以及功能优先级。

9.AIGC 在教育等垂直领域有哪些应用案例?

10.如何将用户反馈转化为 AI 产品需求?

11.可以结合一个具体案例说明。

12.需求优先级通常如何排序?

13.是否使用过 KANO 模型或四象限法则?

14.对比国内大模型产品,比如 Kimi、DeepSeek、通义千问,在定位上有什么差异?
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