📋 原文实录(一面 + 二面)岗位: AI 产品经理 | 面试官背景: Boss直聘 AI 面试产品线───Q1:AI 面试产品的现状与差距面试官介绍:国内目前没有比我们做得更好的 AI 面试产品,但仍处于灰度验证阶段。与国外产品相比,差距主要体现在语音交互的自然度和 AI 面试官的专业程度上。当前很多所谓「AI 面试」产品(如德贤、海纳)更像是标准化考试(固定题目、收集答案),而非真实面试场景的还原。Q2:AI 面试的核心方向聚焦两个方向——• 能力方向:高度还原真实面试场景;提升 AI 面试官的出题能力、评价能力、技术稳定性。• 业务价值方向:To C 帮助求职者押题、锻炼技能、缓解紧张;To B 更高效、低成本、定制化地收集候选人信息,实现人岗精准匹配。Q3:AI 面试的天花板在哪?AI 能否完全决定录用?面试官回应:如果仅把 AI 面试当作筛选节点,确实有天花板。但若视为人才匹配工具,天花板极高——即使某人不适合 PM 岗,AI 可基于其特质推荐律师岗位并直接对接律所。核心不是「刷人」,是发现人的潜力。真正的瓶颈可能不是技术,而是信任问题——企业是否愿意让 AI 做最终录用决策。Q4:对 AI 安全有何理解?AI 红队具体如何开展工作?原题。考察模型攻防、安全性评估标准及红队测试流程。Q5:如何理解「幻觉」?上下文工程如何处理幻觉?原题。考察 RAG、Prompt 约束等技术手段,以及实际业务场景中的防幻觉策略。Q6:Agent 运行中,ReAct 模式如何解决无限循环?原题。与记忆机制、工具调用准确率及信息利用率有关。受限于上下文窗口,需研究如何检测并跳出循环。Q7:App 消亡论与硬件终端面试官讨论:App 从「给人看」到「给 Agent 用」。深层:安全与信任?商业模式重构(注意力经济→算法贿赂)?终端演变:AI 眼镜更轻巧更直接,但视线阻碍与侵入性。必须亲自买 AI 眼镜体验才能形成有说服力的判断。Q8:面试官给的认知检验标准• 卡壳即不懂——说不清楚 = 认知不清晰。能用两句简单话把复杂事说明白,才叫真懂。