专业能力层面

行业-产品-业务-产品能力

  1. 考察行业常见问题
    1. 谈谈你对AI行业的认知，当前主要场景有哪些？
    2. 未来行业的机会在哪里？
    3. 现阶段大模型有哪些局限性？
      1. 这些局限性那些事可以通过模型迭代得到解决的
      2. 哪些是不能的？
    4. 从更底层的业务角度分析大模型在商业意义上的真正价值在哪儿？
    5. 当前你更看好AI哪个领域？原因是什么？
    6. 怎么看到最近发布的新模型
  2. 对AI产品的理解
    1. 最近有没有看什么新产品，他们的亮点是什么？
    2. 你觉得当前做的最好的AI产品是什么？为什么这么认为
    3. 你觉得AI产品怎么找到自己的PMF
  3. 对AI 和业务结合的理解
    1. 考察的核心逻辑是让你给予某一个场景（可能是过去项目的一个场景，可能是某一个当前市场比较火热的场景）问你：
      1. 这个场景的问题在哪儿？
      2. 需求在哪儿？
      3. 模型能不能解决？
      4. 模型解决的话，优势在哪儿？中间遇到了哪些问题
      5. 怎么一步步解决的
    2. 核心点问的是你对业务场景、需求的判断和理解，以及你对模型边界能力的掌握
    3. 问的是这两个点结合起来的解决方案是怎么样的
  4. 围绕AI产品的研发流程和具体场景去问
    1. 怎么提升rag的效果
    2. 怎么做模型评测
    3. 数据建设用到哪些提升数据质量的技巧
    4. 提升的效果有哪些？怎么跟算法协同
    5. 会不会promot
  2. 关注部分高增长产品
    1. c.AI、janitor、spicchat、candy.ai、crushon
  3. 模型侧
    1. 做一些简单的测评
    2. 看不同模型在哪些能力上面会更有优势
    3. 后续工作中选择模型时的一些决策逻辑
  4. 多模态
    1. viggle、luma、suno
    2. 美图、剪映
  5. 国内的一些出海产品
    1. talkie、dify
  6. ai dating
    1. looksmax、umax、rizz