• 六個維度：

1. 技術理解
2. 產品設計
3. 專案管理
4. 商業化
5. 倫理合規
6. 行業洞察

• 難度星級和麵試使用說明：

1. 難度選擇：
• 初級崗：★~★★★（側重技術理解與基礎設計）
• 資深崗：★★★~★★★★（高階技術、商業化、風控）
• 專家崗：★★★★~★★★★★（戰略、倫理、行業重構）
2. 追問技巧：對高星問題（★★★★★）可要求候選人繪製流程圖或舉例詳細推演。

一、技術理解與演算法基礎（25題）

1. 解釋機器學習、深度學習和人工智慧的核心區別（技術框架理解，★）
2. 列舉5種常見機器學習演算法及其典型應用場景（如KNN用於推薦系統）（演算法應用，★★）
3. 監督學習、無監督學習、強化學習的區別是什麼？各舉一個產品案例（技術分類，★★）
4. 什麼是過擬合？如何從產品設計角度規避其風險？（模型最佳化，★★★）
5. 如何處理資料不平衡問題？舉例說明產品化解決方案（資料治理，★★★）
6. 解釋遷移學習原理，並說明其在跨領域AI產品中的應用價值（技術遷移，★★★）
7. 模型可解釋性為何重要？如何透過產品設計提升使用者信任？（可解釋性設計，★★★）
8. 對比SaaS模式與API呼叫模式在AI商業化中的優劣（技術架構，★★★）
9. 什麼是資料漂移（Data Drift）？如何透過產品機制監控？（資料監控，★★★★）
10. 大模型微調技術（如LoRA）的核心原理與落地價值（大模型調優，★★★★）
11. 解釋Transformer架構相比RNN的優勢（NLP技術，★★★）
12. 模型蒸餾（Distillation）與剪枝（Pruning）的區別及產品意義（模型壓縮，★★★★）
13. 多模態AI的技術難點與產品規避策略（多模態設計，★★★★）
14. AIGC的技術邊界是什麼？舉例當前無法可靠解決的場景（技術侷限，★★★）
15. 如何選擇適合業務場景的AI模型？需考慮哪些維度？（模型選型，★★★）
16. 什麼是冷啟動問題？如何透過產品策略緩解？（冷啟動設計，★★★）
17. 聯邦學習（Federated Learning）的原理及其在隱私敏感產品中的應用（隱私技術，★★★★）
18. 即時推理（Real-time Inference）與批次處理的適用場景對比（效能最佳化，★★★）
19. 解釋AI晶片（如TPU）對產品效能的影響（硬體協同，★★★）
20. 對比開源模型與自研模型的商業化路徑選擇（技術選型，★★★★）
21. 如何設計一個模型效果評估指標體系？（指標設計，★★★）
22. 什麼是模型魯棒性？如何透過測試保障？（魯棒性測試，★★★★）
23. 知識圖譜在AI產品中的應用場景與侷限性（知識工程，★★★）
24. 端側AI（On-device AI）與雲計算的協同策略（部署架構，★★★）
25. 生成式AI與判別式AI的核心區別及產品定位（技術分類，★★）

二、產品設計與需求分析（20題）

1. 如何將使用者需求轉化為AI技術需求？以“智慧客服情緒識別”為例說明（需求拆解，★★★）
2. 設計一個AI語音助手PRD，包含優先順序與技術可行性分析（文件撰寫，★★★★）
3. 如果演算法團隊反饋功能實現成本過高，如何調整方案？（資源權衡，★★★）
4. 如何平衡模型準確率與使用者體驗響應速度？（效能權衡，★★★）
5. 設計一個面向老年人的AI健康監測產品互動邏輯（適老化設計，★★★）
6. 如何透過A/B測試驗證推薦演算法效果？（實驗設計，★★★）
7. 設計一個跨境電商智慧選品工具的功能框架（場景設計，★★★★）
8. 如何定義AI產品的核心功能？需考慮哪些維度？（需求聚焦，★★）
9. 如何處理AI產品中的不確定性（如模型輸出波動）？（容錯設計，★★★）
10. 如何設計AI產品的使用者體驗評估指標？（體驗量化，★★★）
11. 如果使用者反饋AI生成內容存在偏見，如何最佳化產品機制？（公平性設計，★★★★）
12. 如何設計AI助手的人格化體驗以提升情感連線？（情感化設計，★★★）
13. 設計一個AI寫作工具的付費功能差異點（商業化設計，★★★）
14. 如何透過使用者分層提升訂閱率？（分層運營，★★★）
15. 設計一個AI產品的冷啟動增長方案（預算50萬元）（增長策略，★★★★）
16. 如何透過資料埋點最佳化使用者留存率？（資料分析，★★★）
17. 如果競品降價30%，如何調整商業化策略？（競爭應對，★★★★）
18. 如何設計AI招聘系統的公平性保障機制？（倫理設計，★★★★★）
19. 未成年人使用AI伴侶產品的風險防控方案（合規設計，★★★★）
20. 如何透過產品設計減少資訊繭房效應？（生態健康，★★★★）

三、專案管理與技術協同（15題）

1. 描述一個AI專案從需求評審到上線的全流程及關鍵風險點（流程管理，★★★）
2. 如何管理演算法工程師與前端工程師的協作衝突？（衝突協調，★★★）
3. 在資料不足時，如何透過產品策略補充資料？（資料獲取，★★★）
4. 如何制定AI產品的版本迭代計劃？（優先順序管理，★★）
5. 如果模型效果未達預期，如何推動問題解決？（問題歸因，★★★）
6. 如何設計資料標註流程以平衡質量與成本？（標註管理，★★★）
7. 敏捷開發（Scrum）在AI專案管理中的適用性與調整方法（方法論，★★）
8. 如何向非技術團隊解釋大模型微調原理？（技術溝通，★★）
9. 如何處理AI產品開發中的技術瓶頸？（瓶頸突破，★★★★）
10. 如何協調資料科學家、工程師和設計師的工作？（跨職能協作，★★★）
11. 如何管理AI產品的開發週期？（週期管控，★★★）
12. 如何確保AI產品的資料質量？（質控設計，★★★）
13. 如果上線後模型效能下降，如何排查修復？（故障排查，★★★★）
14. 如何設計一個AI產品的資料安全防護機制？（安全管理，★★★★）
15. 如何評估第三方技術供應商的可靠性？（供應商管理，★★★）

四、商業化與運營策略（15題）

1. 如果企業要求半年內盈利，你會選擇哪種商業模式？為什麼？（盈利策略，★★★★）
2. 如何評估API定價合理性？列舉3個核心維度（定價策略，★★★）
3. 設計一個AI產品的海外本地化運營方案（全球化運營，★★★★）
4. 如何透過使用者反饋驅動商業化功能迭代？（使用者驅動，★★★）
5. 解釋“產品-市場匹配”（PMF）在AI領域的特殊性（市場驗證，★★★）
6. 如何設計訂閱制與按需付費的混合模式？（混合變現，★★★★）
7. 如何透過免費版引流並實現付費轉化？（漏斗設計，★★★）
8. 如果使用者要求刪除AI生成資料痕跡，技術方案是什麼？（資料合規，★★★★）
9. 如何處理AI生成內容的版權爭議？（版權管理，★★★★）
10. 設計一個AI醫療產品的合規性框架（醫療合規，★★★★★）
11. 如何透過合作伙伴生態擴充套件AI產品的商業化場景？（生態合作，★★★★）
12. 設計一個AI產品的品牌影響力提升方案（品牌運營，★★★）
13. 如何透過KOL合作加速AI產品市場滲透？（營銷策略，★★★）
14. 如何設計AI產品的客戶成功體系？（客戶管理，★★★）
15. 如何應對政府監管政策突變導致的業務調整？（政策應對，★★★★★）

五、倫理合規與高階思維（15題）

1. 如何設計AI產品的透明度說明機制？（可解釋性，★★★）
2. GDPR對AI產品資料收集的影響及合規要點（資料合規，★★★★）
3. 如何評估AI醫療產品的倫理風險？（風險評估，★★★★★）
4. 如果發現使用者用AI工具偽造證據，應對策略是什麼？（風險處置，★★★★）
5. 如何看待AI倫理與隱私保護的平衡？（倫理權衡，★★★）
6. 設計一個AI產品的長期技術演進路線圖（技術戰略，★★★★）
7. 當前AI行業的主要趨勢是什麼？對產品方向的影響？（趨勢洞察，★★★）
8. AI在哪些行業有顛覆性潛力？為什麼？（行業預判，★★★）
9. 如何應對AI技術的快速變化？（技術迭代，★★★）
10. 你認為AI產品的未來發展方向是什麼？（戰略視野，★★★）
11. 如何透過組織架構調整適應AI產品開發需求？（組織適配，★★★★）
12. 設計一個AI產品的災難恢復（Disaster Recovery）方案（風控設計，★★★★）
13. 如何構建AI產品的使用者信任體系？（信任工程，★★★）
14. 解釋AI技術對傳統行業價值鏈的重構邏輯（行業變革，★★★★）
15. 如何設計AI產品的社會影響評估機制？（社會評估，★★★★★）

六、行業洞察與開放問題（10題）

1. 分析ChatGPT對現有AI產品生態的衝擊與機會（競品分析，★★★★）
2. 如果讓你重新設計Kimi，你會最佳化哪些功能？（產品批判，★★★）
3. 元宇宙場景下AI產品的創新機會點有哪些？（創新設計，★★★★）
4. 自動駕駛領域AI產品經理的核心能力差異是什麼？（領域差異，★★★）
5. 如何評價當前AI開源社群與閉源商業化的博弈關係？（生態洞察，★★★★）
6. 如果預算無限，你會如何設計一款顛覆性AI產品？（創新規劃，★★★★）
7. 舉例說明一個失敗的AI產品案例並分析原因（案例覆盤，★★★）
8. 如何應對AI技術泡沫化風險？（風險預判，★★★★）
9. 設計一個AI產品的碳足跡評估與最佳化方案（可持續發展，★★★★）
10. 用一句話總結AI產品經理的核心價值（本質思考，★★）