AI 产品经理岗考察:大模型能力边界 + 产品方案 + 数据分析 + 商业化理解。技术理解深度比传统 PM 高。   1、产品 / 商业 / 业务  AI 产品的 PMF 怎么判断  思路:看真实留存(周/月)、付费转化、自然增长;不要被新鲜感骗,30 天留存是硬指标。   MaaS / PaaS / SaaS / AaaS 的区别  思路:卖模型 API / 卖 AI 平台工具 / 卖成品软件 / 卖能完成任务的智能体;抽象层级逐渐上升。   AI 产品的 A/B Test 怎么设计  思路:测 prompt/模型/参数/RAG 策略;输出随机性需更大样本量;用置信区间判断显著性。   AI...

ps：这是在广东深圳

为什么没有找不到实习，面试都没有。有大佬分析一下吗

为什么传统 NLP 评估指标（BLEU、ROUGE）对现代 LLM 局限性很大？  传统指标核心是比较生成文本与参考答案在 n-gram 上的表层重合度，存在以下问题：  语义缺失：只关心词汇匹配，不理解语义。如"今天天气很好"与"今天日光很灿烂"意思相近，但得分很低。 无法评估事实准确性：无法检测幻觉，流畅但包含错误事实的回答可能得高分。 忽略多样性与创造性：开放式任务没有唯一标准答案，基于固定答案的评估会惩罚优秀但不同的回答。 长文本评估能力差：无法评估长篇内容的连贯性、逻辑性和结构性。 无视推理过程：只能比较最终答案字符串，无法评估思维链步骤是否正...