1. 核心考察​面试官通过该问题，核心评估候选人的NLP与LLM的技术认知落地能力、AI产品技术选型的场景化思维、系统稳定性与体验平衡的设计能力，精准匹配AI产品设计中“技术适配场景”的核心业务诉求：​本质认知能力：能否看透「将LLM当作NLP全面替代」的核心问题，不是技术优劣，而是忽视两者核心能力差异，未结合场景需求做选型；​选型思维能力：能否跳出「技术唯新唯强」误区，建立**“场景定技术”**

摘要：正则化不仅是数学优化手段，更是解决AI产品线上稳定性的核心方案。其本质在于控制模型复杂度，通过L1（砍无用特征）和L2（均衡特征权重）两种方式，针对高维噪声或强相关特征等不同业务场景，解决模型过拟合问题。实际应用中可组合使用二者，在保证模型效果的同时提升泛化能力，使产品表现更稳定可控。AI产品经理应跳出纯技术视角，理解正则化对产品落地的重要价值。

1. 核心考察​面试官通过该问题，核心评估候选人的大模型SFT落地的实操认知、成本收益的产品化思维、模型迭代的解法切换能力，精准匹配大模型项目中SFT阶段“数据堆量瓶颈”的核心业务诉求：​本质洞察能力：能否看透SFT“越堆数据效果越平”的核心问题，不是数据量不够，而是陷入“用数据对抗问题”的误区，未判断SFT是否还能创造有效增量；​决策判断能力：能否建立SFT停堆数据的三维判断标准，从能力补全、错

摘要：本文探讨了在复杂AI系统中如何科学划分Prompt与系统逻辑的职责边界。核心观点是Prompt应专注于表达不确定的意图（任务、风格、上下文），而系统逻辑负责处理确定性规则（业务约束、权限校验等）。当Prompt出现写步骤、加分支、做决策等信号时，需将相关逻辑上移至系统层。这种划分能提升系统稳定性，降低维护成本，增强场景泛化能力。关键原则是Prompt说清想要什么，系统保证不出大问题，体现了A

本文系统阐述了AI产品开发中数据质量管控的核心逻辑。首先指出重模型轻数据的常见误区，强调数据质量是影响产品效果的关键因素。继而提出三维判断标准：数据来源（真实、稳定、可持续）、数据本身（干净、无噪声）、场景覆盖（贴合真实环境）。针对性地给出四大优化动作：数据清洗、样本补充、数据增强和持续更新，强调这些是AI产品稳定运行的必选项。最后总结数据质量管控对保障AI产品长期稳定运行的决定性作用，指出这是产

本文探讨了AI系统中长期记忆设计的核心原则与筛选标准。文章指出常见误区是将长期记忆等同于尽量多存，而实际应遵循高价值、低噪音、可复用的精存原则。提出了三大筛选维度：稳定不变的核心信息、形成规律的行为模式、被验证过的有效结论；同时强调需排除临时状态、一次性行为等高噪音信息。通过正反对比论证，阐明长期记忆的关键在于存什么;而非存多少，只有精准筛选才能提升系统决策效率。全文从产品化思维出发，为AI系统的

本文探讨AI产品落地中结果不稳定的应对策略，提出场景化风险控制方法论。核心观点认为：1）应破除非黑即白的极端思维，接受大模型的不确定性本质；2）建立场景分层机制，区分低风险辅助场景（创意/草稿）与高风险决策场景；3）通过多次观察定位AI的稳定规律，采用限制用途的约束策略；4）强调不盲信不放弃的理性使用观，将AI置于适配场景发挥效率价值。全文提供STAR、SCQA等结构化表达框架，为AI产品经理提供

摘要：本文系统分析了AI产品开发中数据质量管控的核心要点，指出"重模型轻数据"是常见误区。提出三维判断标准（数据来源真实性、数据本身清洁度、场景覆盖能力）和四大优化动作（清洗、补充、增强、持续更新），强调数据质量是AI产品稳定运行的基础。通过STAR、SCQA、CARL等模型展示了不同场景下的应答策略，帮助产品经理建立判断-优化-持续维护的系统思维，避免实验室效果与真实场景表现

本文针对知识库问答系统中Agent工具调用不稳定的问题，提出全链路优化方案。通过分析工具选择错乱、参数缺失、格式错误等痛点，从工具定义、路由控制、Prompt约束、推理优化、流程规划五个维度构建"事前规范-事中控制-事后兜底"闭环。关键措施包括：规范化工具Schema、建立意图分类路由层、设计结构化Prompt、引入自动校验纠错机制、规划复杂任务执行流程。实施后工具选择准确率提

大模型高分面试回答