AI产品经理面试50问：基础认知篇
继第一期AI产品经理课程后，根据学员求职需求，团队累计整理100道AI岗位面试题。本文首发前50道聚焦AI基础认知的高频问题，涵盖技术理解、产品思维与行业洞察，供求职者备考及企业招聘参考。
所有问题均来自真实招聘场景，部分来源已在文末标注，谨向分享者致谢。
本文问题来源包括：
- GitHub：wdndev / llm_interview_note
- GitHub：WeThinkIn / Interview-for-Algorithm-Engineer
- 学员阿星分享的面试经验
- 脉脉用户“在九寨沟唱歌的大乌贼 | 敲木鱼积功德”的公开分享
- 作者在企业招聘中实际使用的面试题
AI基础认知50问
- 谈谈你对AI/AIGC的理解（偏宏观）
- AI当前在XX行业有哪些落地场景和应用？
- 如何看待AI在文本/图片/音频/视频生产领域的应用前景？
- 使用过哪些AI产品？其核心用户价值是什么？
- AI技术与人工如何协同？平衡点在哪里？
- AI产品落地过程中，产品经理的核心职责与工作流程？
- 什么是大语言模型？其实现原理及与传统模型的区别？
- 大语言模型的优势、挑战与局限性？
- 体验过哪些大语言模型？对比其异同？
- 如何进行模型微调？常用微调方式有哪些？
- 如何应对大模型的“幻觉”问题？
- 了解哪些图像生成模型？是否训练过LoRA？
- 如何看待AI Agent？是否使用过LangChain或ControlNet？
- 参与过的AI项目：模型选型依据、迭代过程、优劣势分析及关键问题解决？
- 项目上线后如何评估效果？算法与业务指标体系？后续优化方向？
- 若以ChatGPT为基础创业，会选择什么方向？原因？
- 未来哪些AI相关商业模式更具前景？
- 字节/阿里/百度/腾讯等企业在大模型领域的优劣势分析？
- 如何持续跟踪AI技术趋势？学习方法论？
- ToC与ToB类AI产品的差异？举例说明。
- 除提示词工程外，提升模型输出质量的方法？
- 提示词增强的常用方法？
- 提示词工程的局限性？
- 对大模型的理解深度？其主要缺陷有哪些？
- 如何制定模型评估标准？实施步骤？
- 了解哪些出海AIGC产品？有何建议？
- AIGC ToC产品如何提升转化率与传播效果？核心圈层推广策略？
- 云AIGC ToB产品如何提升行业影响力与认可度？
- AI Agent赛道中，哪些方向最具潜力？
- 当前最主流的AI实践方向？
- 过往经历与AI产品运营的关联？为何认为自己胜任AI岗位？
- 什么是思维链提示（Chain-of-Thought Prompting）？
- 思维链提示的本质？
- 思维链提示与标准提示学习方法的区别？
- 思维链提示为何能提升复杂推理能力？优势何在？
- 思维链提示的适用场景？
- 思维链提示当前存在的不足？
- 思维链提示对语言模型推理研究的启示？
- 运营工作中，哪些环节可用AI提效？哪些不可？
- 负责XX产品营销时，如何结合AI话题？
- 如何研究开源语言模型？
- 设计智能客服等产品时，Prompt的构建与迭代路径？
- 设计AI产品的思路？市场竞品情况？
- AI产品经理应具备的核心能力？
- 是否使用过ChatGPT？使用体验及改进建议？
- 如何看待ChatGPT对搜索引擎的冲击？
- RAG的优劣势及典型应用场景？
- 什么是LLM“复读机”问题？成因及缓解方法？
- 如何看待AI设计、AI模特换装等应用？
- 客户对大模型生成文案不满意时，应如何处理？