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2025年03月28日 騰訊一面騰訊-CSIG全程手撕，面試官人很好，非常耐心地指導(dǎo)。幾個題逐步深入，做之前會讓你先說一下思路。LeetCode 104 二叉樹的最大深度LeetCode 124 二叉樹的最大路徑和（1-葉子節(jié)點(diǎn)到葉子節(jié)點(diǎn)為一條路徑，2-節(jié)點(diǎn)值有負(fù)數(shù)怎么辦）遞歸深度的范圍（最好情況，最壞情況），答錯分析時間復(fù)雜度，空間復(fù)雜度，又答錯應(yīng)該是還有題的，面試官看我卡太久了沒做出來就結(jié)束了，又把面試官菜到了。更重要的是他之前來我們學(xué)校宣講，我當(dāng)面投的紙質(zhì)簡歷，還請他幫我看看簡歷，果然是他把我撈起來還給我面，我這個表現(xiàn)真的是羞愧難當(dāng)，這就下去再沉淀沉淀。

作為AI產(chǎn)品經(jīng)理，大模型選型需要從業(yè)務(wù)目標(biāo)、技術(shù)特性和資源投入三個維度進(jìn)行系統(tǒng)性評估。分步驟的選型：1. 場景需求拆解- 任務(wù)類型：區(qū)分生成式（GPT）、理解式（BERT）、多模態(tài)（CLIP）等任務(wù)需求- 性能指標(biāo)：明確時延要求（如對話場景<2s）、準(zhǔn)確率閾值、內(nèi)容安全等級- 輸入輸出：處理文本長度（如法律文本需支持10k tokens）、多語言支持需求2. 技術(shù)參數(shù)評估- 模型架構(gòu)對比：Transformer層數(shù)（如LLaMA 7B vs 13B）、注意力機(jī)制差異- 性能基準(zhǔn)測試：在HuggingFace OpenLLM Leaderboard等榜單比對MMLU/HELM得分- 領(lǐng)域適配性：檢查是否經(jīng)過垂直領(lǐng)域微調(diào)（如Med-PaLM 2醫(yī)療專用模型）3. 成本效益分析- 推理成本計算：API調(diào)用成本（如GPT-4 $0.03/1k tokens）vs 自建GPU集群成本- 算力需求評估：模型參數(shù)量與GPU顯存關(guān)系（7B模型需至少16G顯存）- 長尾運(yùn)維成本：監(jiān)控維護(hù)、版本迭代、安全補(bǔ)丁更新等隱性成本4. 工程化適配度- 部署方案驗證：測試ONNX轉(zhuǎn)換效果、量化后精度損失（INT8量化典型損失2-5%）- 擴(kuò)展能力測試：分布式推理效率、最大并發(fā)請求承載量- 工具鏈完整性：配套的Prompt工程工具、評估體系、持續(xù)訓(xùn)練Pipeline5. 風(fēng)險合規(guī)審查- 數(shù)據(jù)隱私合規(guī)：評估模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源合法性（如排除版權(quán)爭議數(shù)據(jù)）- 輸出可控性：測試有害內(nèi)容生成概率及防護(hù)機(jī)制有效性- 許可證審查：確認(rèn)商用限制（如LLaMA商用需單獨(dú)授權(quán)）6. 迭代路線規(guī)劃- 短期方案：采用API快速驗證（如Azure OpenAI）+ RAG增強(qiáng)時效性- 中期過渡：微調(diào)行業(yè)小模型（LoRA適配器方案）- 長期演進(jìn)：構(gòu)建混合模型架構(gòu)（大模型+規(guī)則引擎+傳統(tǒng)ML） #牛客激勵計劃#  #大模型#  #大模型面經(jīng)#  #找工作#  #聊聊我眼中的AI#  #數(shù)據(jù)人的面試交流地#  #AI了，我在打一種很新的工#  #產(chǎn)品經(jīng)理# #?？虯I配圖神器#

理想工作氛圍：每天工作是自己喜歡的，營運(yùn)部門也會聽取畢業(yè)生意見安排培訓(xùn)方案，整個事業(yè)部都很幫助畢業(yè)生融入集體；mentor很耐心性格很好，部門領(lǐng)導(dǎo)不pua，同事關(guān)系也很有邊界感 ??'?'?? 第一年住宿免費(fèi)，后面兩年也都有政府的住房補(bǔ)貼，碩士是2w/年，基本可以cover掉租房費(fèi)用（等于還賺了一年的政府住房補(bǔ)貼）；有餐補(bǔ)基本cover吃飯，免費(fèi)班車。而且入職第一個月就發(fā)安家費(fèi)。每年8月有集中帶薪年假5天，加上頭尾兩個周末，等于9天年假！第一年入職就有！年假還發(fā)5000高溫補(bǔ)貼，零零散散算下來前三年福利差不多7w（以碩士標(biāo)準(zhǔn)哈） 糾正—————— 最近聽說社保個人繳納部分我們這屆起政府不...