淘天客户端一面

面的天猫国际，笔试评测 2轮技术面 1轮主管面 走了一个月时间，到了hr面还感觉有机会，结果hr面后几天给我挂了前几轮技术面感觉还挺好，结果hrg给一个这种反馈，泡池子我也认了，你要是没有hc你招啥呢

入职前（预备阶段）建立联系：提前与未来部门同事打招呼，了解团队关注点与期望。入职第一周快速熟悉环境阅读新人文档、参加新人培训，尽快进入角色。主动提问、积极沟通，不要怯场。试用期节奏第 1–2 周在熟悉团队与业务后，与 TL 共同制定试用期目标每 3 周–1 个月主动约 TL 做阶段性 Review，校准进度与方向试用期结束前 1 个月准备试用期答辩：1) 汇总业务成果 2) 制作 PPT 3) 演练并收集 Leader 反馈 4) 完成最终答辩日常落地步骤（循环执行）多沟通 —— 持续与团队、Leader 同步信息梳理业务 —— 描绘核心流程与痛点，形成个人笔记明确 OKR —— 对齐目标 (...

在AI Agent的设计中，意图识别是自然语言理解（NLU）的核心环节，直接影响用户体验和业务目标达成。作为AI产品经理，需从业务场景、技术实现和用户体验三个维度系统设计意图识别方案1. 明确业务需求与意图分类体系- 场景拆解：根据Agent的应用场景（如客服、智能家居、电商导购）梳理高频用户诉求。例如：- 客服场景：咨询、投诉、退款、查询进度等- 智能音箱：播放音乐、设置闹钟、控制设备- 意图分层设计：采用树状结构（主意图→子意图→槽位），避免分类粒度混乱。例如：主意图：订机票├─子意图：查询航班（槽位：出发地、目的地、日期）└─子意图：改签机票（槽位：订单号、新日期）- 兜底策略：设计"未知意图"分类，结合澄清话术（如“您是想查询订单还是联系客服？”）或转人工流程。2. 数据驱动的模型构建- 数据采集与标注：- 通过用户历史对话、搜索日志等获取真实语料。- 标注时需注意同义表达覆盖（如“帮我订票”和“买张去北京的机票”）。- 技术选型方案：- 规则引擎（正则表达式、关键词）：冷启动阶段/高确定性场景（如命令词）- 深度学习（BERT、TextCNN）：复杂语义场景- 大模型微调（Few-shot Learning）：长尾意图识别- 多模型融合：规则兜底+模型预测，例如先用规则处理高频意图，剩余流量走模型。3. 用户体验闭环设计- 容错机制：- 置信度阈值设置（如低于0.7时触发澄清）- 上下文继承（用户说“换一个时间”时继承前文航班查询意图）- 效果评估指标：- 技术指标：准确率、召回率、F1值- 业务指标：任务完成率、转人工率、单次对话解决率（FCR）- 用户感知：用户主动纠正次数、满意度调研- 持续迭代闭环：- 建立bad case分析流程，将误识别样本反馈至标注池- 监控意图分布变化（如新增促销活动可能引发未覆盖的咨询意图）的         

有人知道携程酒店还有HC没，一直英语测评中，感觉池子好深