百度日常测试开发实习面试

攒攒人品！有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1.介绍一个你参与过的 AI 项目。2.LLM 的基本原理、Diffusion 模型和 RAG 技术分别解决什么问题。3.微调和提示词工程有什么区别？在什么情况下会优先选择其中一种？4.如何处理大模型的幻觉问题？5.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。6.AIGC 在金融或教育等垂直领域有哪些应用案例？7.如何将用户反馈转化为 AI 产品需求？可以结合一个具体案例说明。8.需求优先级通常如何排序？是否使用过 KANO 模型或四象限法则？9.对比国内大模型产品，比如 Kimi、DeepSeek、通义千问，它们在定位上有什么差异？10.分析一款 AI 工具，比如 Cursor 或通义听悟，你觉得它成功的原因是什么？11.如果需要为非目标用户设计产品，你通常会如何处理？

大家好,我是小浪. 不知不觉又来到了新的一年暑期实习,3-5月份是27届同学找暑期实习的窗口,很多同学都在提前准备,亦或者是还不知道如何准备以及是否需要投递等,接下来,我将站在投递软测,测开岗位的角度聊一下,希望提的建议对你有所帮助.一.测试要学到什么程度可以投递暑期?在我之前发布的测开方向学习路线中,基本把校招需要用到的测试部分的学习内容都梳理了一遍,需要详细了解的同学可以点过链接看一下: https://www.nowcoder.com/share/jump/9563536771772522444290那么其实在这个链接之外的话还需要补充的技术栈需要根据你自身的情况来定,比如你之前走的是J...

“如果想要去ai相关的岗位实习，需要先学习什么内容，可以给个学习路线吗（比如先要学习什么做基础然后学到什么程度之类）。”这是很多同学想了解的问题,我浅谈一下自己的学习路线，仅供参考。阶段一：打好地基 🧱Python编程：重点掌握核心语法、数据结构和面向对象（OOP）思想。目标：能熟练使用Python解决问题，至少刷完LeetCode简单和中等难度的题目。数学基础：理解高数、线性代数、概率论的核心思想。目标：不要求背公式，但要懂原理。阶段二：迈入核心 🧠机器学习基础：学习监督/无监督学习、分类、回归等经典理论。目标：熟练掌握NumPy、Pandas、Scikit-learn这“三件套”，能独立完成一个简单项目深度学习入门：理解神经网络（NN）、CNN、RNN等核心概念。目标：推荐PyTorch框架，并能搭建一些小项目。阶段三：垂直深耕 🚀针对心仪岗位（以AI Agent为例）针对学习，了解相关岗位需求大语言模型 (LLM) 基础：核心是理解Transformer模型原理并学会如何调用GPT等大模型的API。Prompt Engineering：学习如何写出高质量的提示词，让LLM精准理解你的意图Agent开发框架：重点学习LangChain或LlamaIndex。目标：能用框架调用LLM、连接外部知识库或工具，并搭建一个简单的应用阶段四：动手实践 💻项目是简历的敲门砖！ 可以利用前几个阶段学习的内容写一个小项目，将代码上传到GitHub，并写一份清晰的README文档，可以成为你面试时的Demo。可能很多时候一开始摸着石头过河会有点迷茫，但最重要的是一定要多动手、多实践

有面试过同岗的朋友欢迎评论区交流1、项目拷打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？