百度搜索 ai产品面经 逐字稿版 攒人品

呕心沥血整理了下面经,希望能对牛友们有帮助!!!
1、百度搜索在改版中强调"智能框"、支持更长文本与多模态输入,并在结果侧强化富媒体与AIl能力;如果你负责其中一个"可互动的玩法"(例如:分步澄清、可选路径、任务面板),你会如何定义北极星指标、拆解指标树,并证明它优于传统"直接给结论"?
2、公开信息显示"百看"会以图文/音视频混合方式组织结果,并逐步接入智能体/服务能力;如果你要把某类高频Query(如"选购/送礼/攻略/对比")做成可复用模板,你会如何用数据选择模板、评估收益、并建立持续迭代机制?
3、在百度搜索AI化重构(智能框/百看/AI助手)的背景下,如何建立一套"触发AI互动vs传统结果"的策略,并用离线+线上数据共同验证?
4、面向"深度搜索/研究型"需求(需要多步检索、综合、反思),你会如何设计可量化的"信息充分性/可验证性"指标体系,并落到埋点与评测集?
5、百度搜索侧有MCP服务/发现平台等生态建设;如果你要把某类工具(如地图、日程、票务、比价)接入到搜索互动链路,你会如何设计"工具选择/编排/降级"的数据策略,并定义可控的效果增长路径?
6、近期公开报道提到百度App支持一键调用OpenClaw等智能体工具,并与百度生态能力进一步打通;如果你负责"从0到1做增长",你会如何设计漏斗、关键路径与实验矩阵?
7、在"AI答案+检索+互动链路"的复杂系统里,如果线上出现"负反馈上升/追问变多/停留变短"三者并存,你会如何搭建诊断框架(从事件到样本到因果),并指导研发/算法快速收敛?
8、搜索产品常面临"用户效率提升"与"商业转化/生态分发"的张力;如果AI互动/直答让传统点击下降,你如何设计一套"用户价值一生态价值一商业价值"三方都能接受的度量与决策机制?
9、百度智能云侧有数字人/视频创作能力(形象定制、视频合成、对话/直播等);如果你要与算法共建"形象/动作效果"的理想态与验收标准,你会如何把主观体验拆成可执行的指标与评分表?
10、假设你要推动"离线视频产出"的标准化评测体系(评测集+基线+周报),你会如何设计数据采样、分层覆盖与版本可比性,让它能真正指导迭代而不是沦为形式?
11、如果要求算法团队按节奏离线产出视频(例如每周X条、覆盖Y类场景),你会怎么设计"产能模型、质量闸门、返工机制、以及对外SLA",并用数据让节奏可承诺?
12、公开报道提到百度搜索侧强化富媒体输出,并提及一句话生成创意视频/分镜编辑等能力;如果AI视频作为搜索/助手链路的一部分,你会如何定义增量评估(而不是只看播放量)?13、在数字人/视频生成能力越来越强的情况下,作为产品负责人你会如何建立安全合规的指标、流程与技术拦截(版权、肖像、深度伪造、敏感内容),并把它纳入交付节奏?
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继续来分享下之前的面经~强度好大,俺不中咧。。。。1.实习中多智能体系统包含几个智能体?它们之间如何交互?2.意图识别模型需要识别多少个意图?3.750B 模型用于什么场景?4.实习中 Qwen3VL 模型是多少 B 的?用于什么场景?5.在实习中,你主要的贡献是什么?6.检索环节做了哪些优化?7.答案生成环节做了哪些优化?8.是否做了 SFT 或强化学习相关工作?在哪个环节做的?9.SFT 过程中是否对类别标签做了清洗或修正?10.强化学习的样本量是多少?11.基础模型经常分类分不准的案例有哪些?12.在校项目中,为什么用对话数据来增强数据集?13.在校项目任务的输出可以简单描述并举例吗?14.单智能体能否完成在校项目相关工作?为什么要使用多智能体?15.LangGraph 相对其他开源智能体编排工具的优点是什么?16.在现有场景中是否需要用到 LangGraph 的状态管理功能?17.如何理解 Long-term Memory 的实现方式?18.若将电商场景中用户的购买、点击、兴趣等信息设计为长期记忆,有什么想法?19.Context Window 能否储存大量电商交互信息?如何解决存储问题?20.推理时若将大量 Memory 以 Token 形式给到大模型,Token 长度过长该如何处理?21.强化学习有哪些常用技巧?22.若通过 SFT 进一步提升模型准确率,常用的手段有哪些?23.SFT 的理想数据量是多少?如何确定?24.SFT 数据分布一般怎么取?为什么选择该分布而非其他分布?
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