产品经理面经
按实际面试轮次整理的问题清单
校招1 个轮次14 道题
面试轮次
14 道一面
- 假设用户输入：“帮我生成一个30秒海外短剧广告视频”，Agent如何理解需求，并完成从文本到视频生成的全过程？
- 如果用户上传一张图片，让千问回答图片内容，整个多模态模型推理链路是什么？
- 假设多模态AI产品出现“图片理解错误”，你如何判断问题来自视觉编码器、跨模态对齐还是大语言模型推理能力？
- 多模态模型训练过程中，图文对齐（Vision-Language Alignment)为什么重要？如果对齐效果不好，会导致哪些产品问题？
- 如果负责设计一个 AI视频创作 Agent,你认为底层技术架构应该如何设计？
- 对于AI视频生成场景，为什么目前Diffusion模型应用广泛？相比GAN，它有哪些优势和不足？
- AI Agent 为什么需要规划（Planning）能力？相比普通 Chatbot，Agent 的技术架构增加了哪些模块？
- 如果设计一个多模态AI Agent,你认为应该如何设计Agent的任务拆解和工具调用流程？
- 在Agent系统中，什么时候应该调用大模型推理，什么时候应该调用外部工具或者API？
- 如果千问Agent 出现“工具调用错误”，例如调用错误API或参数错误，你如何定位问题？
- RAG 技术是否适合应用在多模态AI产品中？如果适合，你会如何设计多模态RAG架构？
- 如果知识库中包含图片、视频、PDF、文档、表格等多模态数据，你会如何设计知识库构建流程？
- AI产品上线后，离线评测指标提升，但是线上用户反馈没有改善，你认为可能有哪些技术原因？
- 如果让你负责优化一个多模态 AI Agent 的效果，你会如何建立完整技术优化闭环？
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