百度搜索 ai产品面经 逐字稿版 攒人品

1.项目相关2.实习为什么做的产品更有竞争力，如果把大模型应用到该产品，你能有什么想法3.select * from table where id = a  会不会加锁，加什么锁？for uodate呢？4.你怎么学习ai的，路线和规划是什么？5.mcp和skill区别，mcp和function calling区别6.讲讲java中的juc7.讲讲juc的lock算法：最长不重复的子串反问环节：这次面试怎么样？为什么结束那么快（40多分钟就结束了）？目前ai开发该怎么学？

发点面经攒攒人品～1. 实习拷打2. 在这段实习中介绍一个和大模型相关的项目3. 模型是自研的，还是开源的?开源的话，用了哪个模型，为什么选择它?4. 怎么评估大模型效果，如何在现有模型效果基础上提升?5. 讲一款你比较喜欢的产品，阐述三个吸引你继续使用这个产品的点6. 你认为这款产品的缺点是那些?针对这个缺点，你认为如果是你，你怎么改进呢7. c端产品和b端产品的区别是什么8. 产品经理最重要的能力是什么9. 让你设计一款产品，任何类型的产品都可以，你会设计什么10. 谈谈你对百度的看法，你认为百度在什么方向有优势11. 你觉得业内哪些对话机器人做得比较好，为什么12. 你做产品经理的优势是什么13. 谈谈你的职业规划14. 你有用过业内哪些AI产品，你觉得他们哪些做得好，哪些不好15. 针对这个缺点，你认为如果是你，你怎么改进呢16. 你平常是从哪些渠道了解 AI行业相关的信息

发一下问题给大家参考，攒攒人品！1，你有过B端经验吗2，你之前印象深刻的实习3，我感觉你之前在做的更多是运营层面，有没有做过产品上线4，你觉得国内外大模型都是什么样的5，你怎么做竞品分析6，你了解RAG吗7，你了解当下的ai商业化模式吗8，你觉得cursor和clgude的区别9，你觉得claudecode和龙虾的区别联系10，你觉得龙虾为什么会火11，你是怎么做一块软件的12，你为什想做产品经理

背景： 本人西北大学软件工程专业大二，投递/被邀请的是腾讯云智相关产品实习岗位，方向和音视频 PaaS、实时互动、云产品相关。之前没有大厂实习经历，主要准备内容是自己的 AI 学习导航系统项目，以及腾讯云 TRTC、IM、PaaS、实时音视频的一些基础理解。这次是二面，结果暂时等待通知。整体体验比较好，面试官追问比较深入，不是压力面，更像围绕项目、AI趋势和岗位匹配度做讨论。一、开场和自我介绍开头先做了环境调试，确认收音和画面。之后是自我介绍。我主要介绍了自己的专业背景：软件工程大二，平时对技术和人文学科结合比较感兴趣，所以不只关注纯开发，也会关注产品、用户、技术趋势这些问题。然后解释了为什么会接受腾讯云产品岗的面试：一方面是对云产品和音视频方向感兴趣，另一方面也觉得实时互动和多模态 AI 的发展有连接点。二、项目深挖：AI学习导航系统这一部分是面试重点。我讲的是自己做的 AI 学习导航系统。项目背景是：很多大学生使用大模型时，只是把它当作搜索引擎，没有真正利用大模型做学习过程中的认知辅助。所以我希望做一个不是单纯聊天框的系统，而是通过学习流程和提示词脚手架，引导用户完成学习任务。我讲了系统的五阶段流程：目标输入学情诊断个性化规划任务执行总结报告任务执行阶段又拆成四步：结构建立知识理解费曼输出反思总结技术实现方面，我提到前端用 Vue，后端主要调用 DeepSeek、Claude、GPT-4 等模型 API，项目部署在云服务器上。这个地方没有展开太多技术细节，因为面试官更关注产品逻辑和问题价值。面试官主要追问：1. 这个项目解决的核心问题是什么？2. 为什么用户需要这样的学习流程？3. 它和普通 AI 聊天工具有什么区别？4. 用户反馈有没有做？5. 项目目前还有哪些不足？我的感受是，产品岗讲项目时，不能只说“我做了什么功能”，一定要讲清楚“为什么要做这个功能”。尤其是没有实习经历的同学，自己的项目就是最重要的证明材料。三、AI编程和教育方向讨论面试中还聊到了 AI 编程对教育的影响。我表达的观点是：未来很多细碎的工程实现会被 AI 降低门槛，比如普通接口、页面、项目脚手架等。但计算机基础不会因此变得不重要，反而会更重要。因为 AI 能生成代码之后，人更需要判断代码是否正确、系统是否合理、问题核心在哪里。面试官追问了一个问题：如果 AI 生成的代码有深层漏洞，仅靠基础知识能否 Review 出来？我回答的大意是：不能完全依赖基础知识，也不能完全依赖 AI。未来更可能是人和 AI 协同排查，人负责抓核心矛盾和判断方向，AI 辅助定位和解释细节。四、大模型幻觉相关问题面试官问到了大模型幻觉的问题。我提到了两个比较常见的方向：RAG，也就是检索增强生成提示词约束，通过结构化 Prompt 降低模型乱答概率面试官又补充了一种更严谨的方向，大概是通过数学证明、可验证代码、形式化方法来解决幻觉问题。这个地方我没有答得特别深入，但感觉面试官也不是要求我完全掌握，而是看我有没有基本认知，以及能不能接住进一步讨论。五、英语能力和信息获取面试官问了英语能力。我说四级 600 左右，六级 460 左右，六级没有专门备考。平时会用 Grok、英文搜索、YouTube 技术视频获取海外 AI 和技术动态。这个地方建议大家不要只说“我英语还可以”，最好补一句你平时怎么用英语获取信息，会更有说服力。六、职业规划和实习时间面试官问了职业规划。我说自己目前还在考研和就业之间摇摆，但越来越倾向于进入企业解决真实问题，尤其是 AI 应用、云产品、音视频基础设施这类方向。同时也说明了自己可以协调学校课程，保证每周 4 天左右的实习时间。七、对腾讯云音视频方向的理解我提到自己比较关注 TRTC 和 IM。我的理解是，音视频不只是直播、会议这些单点场景，它可能会成为未来多模态 AI 应用的重要基础设施。因为人最自然的交互方式不是文字，而是声音、画面、表情和实时上下文。未来 AI 如果进入教育、会议、客服、办公协作等场景，实时音视频能力会非常关键。这个观点面试官没有明显否定，后续也围绕实时互动行业认知给了我一些建议。八、反问环节我主要问了：后续流程大概有几轮作为候选人，后续应该重点提升哪些能力面试官反馈大概是，日常实习生流程可能比正式招聘短一些，后续建议重点深化实时互动行业认知，同时处理好学业和实习时间。九、个人复盘答得比较好的地方：1. AI 学习导航系统这个项目讲得比较完整，能说明背景、流程和设计逻辑。2. 能把自己的项目和 AI、教育、产品能力联系起来。3. 对音视频和多模态 AI 的连接有自己的理解。4. 面试过程中没有完全背答案，整体比较像真实讨论。不足的地方：1. 用户反馈不够结构化，项目还缺少更真实的数据验证。2. 对音视频 PaaS 的行业理解还比较浅，准备时间短。3. 大模型幻觉相关问题只答到了 RAG 和 Prompt，更深的形式化验证、可验证代码等方向了解不够。4. 职业规划还可以更坚定一些，不要显得太摇摆。十、给类似同学的建议如果你也是低年级、没有实习经历，但想面产品岗，我觉得最重要的是准备好一个能讲深的项目。不要只背产品八股，也不要只堆技术名词。面试官真正会追问的是：你为什么做这个项目？你看到了什么问题？你怎么拆解？你怎么判断有效？你后面准备怎么迭代？低年级不是完全劣势。只要能体现快速学习能力、结构化表达能力、项目思考深度和对行业的兴趣，还是有机会把面试聊起来的。目前结果等待通知，后续有进展再更新。