M8-01：AI 产品经理面试核心题库（Top 30）

使用指南：本题库涵盖 AI PM 面试中最高频的 30 道题，按类别组织。每题附答题框架、必答要点和常见失误。建议先独立作答，再对照参考答案。

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一、AI 基础知识（5 题）

Q1：请解释一下大语言模型（LLM）的基本工作原理，以及它与传统 NLP 的区别。

答题框架：原理 → 关键突破 → 与传统方法的本质区别

必答要点：

• LLM 基于 Transformer 架构，通过在海量文本上预训练，学习语言的统计规律
• 核心机制：Next Token Prediction（下一个 Token 预测），不是"理解"而是"预测"
• 与传统 NLP 的区别：传统方法（SVM、规则系统）需要手工特征工程，针对特定任务；LLM 是通用基础模型，通过 few-shot / zero-shot 适应新任务
• 涌现能力（Emergent Ability）：规模到达阈值后，突然出现推理、代码、数学等能力

产品视角加分点：

LLM 最大的产品价值在于：它把"从数据到能力"的边际成本大幅降低。传统 AI 每上一个新场景要重新训练，LLM 可以通过 Prompt 快速迁移到新场景。

常见失误：

• ❌ 把 LLM 描述为"理解语言的 AI"，实际上是统计预测
• ❌ 只讲原理不讲产品影响，显得像工程师而非 PM

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Q2：RAG 和 Fine-tuning 分别适用于什么场景？作为 PM 你会如何选择？

答题框架：定义 → 适用场景 → 决策框架

必答要点：

决策框架：

1. 知识会频繁更新 → RAG
2. 需要改变模型输出风格/格式 → Fine-tuning
3. 有大量领域专属术语和行话 → Fine-tuning
4. 预算有限，需要快速上线 → RAG
5. 最佳实践：RAG + Fine-tuning 结合（先 RAG 验证价值，再 Fine-tuning 提升效果）

常见失误：

• ❌ 认为 Fine-tuning 可以让模型"学会新知识"，实际上 Fine-tuning 主要改变行为风格，不能可靠地注入新事实
• ❌ 不提成本和时间的权衡

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Q3：什么是 Hallucination（幻觉）？作为 PM 你如何在产品中降低它的影响？

答题框架：定义 → 产生原因 → 产品层应对策略

必答要点：

• 定义：模型生成了听起来合理但实际错误或无中生有的内容
• 产生原因：训练数据的统计模式 ≠ 事实；模型倾向于"填充"而非"不知道"
• 产品层策略（重点考察）：
  1. RAG 接地：让答案有来源，可追溯
  2. 引用展示：显示"来源：XX文档第3页"，用户可验证
  3. 置信度提示：低置信度场景显示"建议人工确认"
  4. 限制作答域：Prompt 约束"只根据提供的资料回答，资料中没有则说不知道"
  5. 人机协作：高风险决策（医疗、法律）必须有人工复核节点
  6. 监控与标注：上线后持续收集用户反馈，识别幻觉案例

常见失误：

• ❌ 只从技术角度讲（Temperature 调低等），不讲产品层设计
• ❌ 认为幻觉是"Bug"可以彻底消除，实际上是概率性问题，需要系统性管理

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Q4：请解释 Token、Context Window 对产品设计的影响。

答题框架：概念解释 → 产品约束 → 设计决策

必答要点：

• Token：LLM 处理的基本单位，大约 1 Token ≈ 0.75 个英文单词，≈ 0.5 个汉字
• Context Window：模型一次能处理的最大 Token 数，决定了"短期记忆"的上限

对产品的影响：

常见失误：

• ❌ 背诵各模型的 Context Window 数字，没讲产品影响
• ❌ 忽略 Token 与成本的直接关系

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Q5：你如何理解 AI Agent？它与普通 LLM 应用的区别是什么？

答题框架：定义对比 → 核心能力 → 产品机会与风险

必答要点：

Agent 的核心循环：Think（思考） → Act（行动） → Observe（观察） → 循环

产品机会：自动化复杂工作流（研究报告生成、代码调试、数据分析）

产品风险：

• 错误会级联放大（第一步错，后续全错）
• 成本不可控（无限循环调用工具）
• 用户信任建立困难（"AI 替我做了什么？"）

常见失误：

• ❌ 只讲技术实现，不讲产品价值和风险
• ❌ 把 Agent 描述为"全自动化"，忽略 Human-in-the-Loop 的必要性

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二、产品设计（5 题）

Q6：请设计一个面向医疗行业的 AI 问诊助手产品。

答题框架：CIRCLES 框架 — 用户群体 → 场景拆解 → 核心功能 → 差异化 → 风险与约束

必答要点：

用户分层：

• 患者：导诊/初步症状描述
• 医生：辅助诊断参考/病历整理
• 医院管理：运营数据/质量监控

核心功能设计（以患者端为例）：

1. 症状描述引导（结构化问诊，避免患者描述模糊）
2. 预检分诊（轻症自助/建议就医科室/紧急情况识别）
3. 用药科普（通用药品说明，明确"非处方建议"）
4. 就医准备（预约挂号指引、需准备的材料清单）

关键约束（AI PM 必须说）：

• 合规：不能做"诊断"，只能做"建议"，需符合医疗器械法规
• 免责声明设计：显著位置展示"本内容不构成医疗建议"
• 幻觉风险：高风险场景（药物相互作用、罕见病）必须转人工
• 数据隐私：患者数据的存储和使用需要严格的合规设计

常见失误：

• ❌ 忽略监管合规，只谈功能
• ❌ 没有明确 AI 的边界（什么能做/什么不能做）

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Q7：你的 AI 产品上线后，用户反映"AI 回答太啰嗦，不够准确"，你如何分析和解决？

答题框架：问题拆解 → 数据验证 → 假设排查 → 解决方案 → 效果验证

必答要点：

数据收集：

• 量化"啰嗦"：平均回答字数 vs 用户预期字数，完读率
• 量化"不准确"：用户反馈评分、差评分类、退出节点

问题分类与对应解法：

常见失误：

• ❌ 直接给解决方案，没有先数据验证
• ❌ 认为改 Prompt 能解决所有问题

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Q8：请描述你会如何设计 AI 产品的评测（Evaluation）体系。

答题框架：评测的层次 → 指标体系 → 评测方法 → 持续迭代机制

必答要点：

评测三层次：

1. 模型层：基础能力评测（准确率、延迟、幻觉率）
2. 产品层：任务完成率、用户满意度、会话成功率
3. 业务层：转化率、客服成本降低、用户留存

评测方法：

• 自动化评测：LLM-as-Judge（用 GPT-4 评判 GPT-3.5 的输出）
• 人工标注：黄金标准数据集，专家评审
• A/B Test：对照实验，数据驱动决策
• 用户反馈：点赞/踩，显式反馈

持续评测机制：

新版本发布 → 自动化回归测试 → 通过阈值才上线
上线后 → 实时监控 → 触发阈值告警 → 快速回滚

常见失误：

• ❌ 只提 BLEU/ROUGE 等学术指标，不联系业务指标
• ❌ 没有提评测的持续性，只讲一次性验证

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Q9：如果你是某电商平台的 AI PM，你会优先在哪个场景切入 AI？为什么？

答题框架：场景筛选标准 → 候选场景分析 → 优先级排序 → MVP 方案

必答要点：

场景筛选标准（先亮出框架）：

1. 用户价值：解决真实痛点，频次高
2. 技术可行：当前 AI 能力可以覆盖
3. 业务价值：对核心指标有正向影响
4. 实施难度：数据基础、工程成本

候选场景评分：

推荐切入点：智能客服（AI 接管 FAQ，降低人工客服成本，数据闭环快）

常见失误：

• ❌ 没有筛选标准就直接说答案
• ❌ 忽略"数据基础"这个 AI 落地的前提条件

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Q10：如何平衡 AI 产品的创新性与用户可信度之间的张力？

答题框架：问题本质 → 信任建立的方法论 → 产品设计原则 → 案例

必答要点：

核心矛盾：AI 越自动化，用户越不理解，信任越难建立

信任建设的产品设计原则：

1. 透明度：解释 AI 为什么这么建议（"因为您最近浏览了XX，我推荐..."）
2. 可控性：用户能覆盖 AI 的决策（"我不同意，帮我换一个"）
3. 渐进式自动化：先辅助，后自动（先让用户确认，逐步提升自动化程度）
4. 失败可恢复：AI 出错后，用户能轻松恢复到之前状态
5. 边界明确：AI 不擅长的场景，主动说"建议联系人工客服"

常见失误：

• ❌ 认为"AI 准确了就自然有信任"，忽略信任的社会性维度
• ❌ 没有提出具体的产品设计手段

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三、技术理解（5 题）

Q11：Prompt Engineering 的核心技巧有哪些？PM 需要掌握到什么程度？

答题框架：核心技巧 → PM 的角色定位 → 实战技巧

必答要点：

Prompt 核心技巧：

PM 需要掌握的程度：

• 能独立写出可用的 System Prompt（不需要最优，但能跑通）
• 能判断 Prompt 问题 vs 模型能力问题
• 能和工程师讨论 Prompt 优化方向，不是旁观者

常见失误：

• ❌ 只列举技巧，没有说 PM 自己在 Prompt Engineering 中的角色
• ❌ 把 Prompt Engineering 说成"纯工程师的事"，暴露出 PM 的技术脱节

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Q12：你如何理解向量数据库在 AI 产品中的作用？

答题框架：传统数据库 vs 向量数据库 → 核心原理 → 产品应用

必答要点：

• 传统数据库：精确匹配（SQL WHERE name = '张三'）
• 向量数据库：语义相似度搜索（找"最像这个问题的内容"）
• 工作原理：文本 → Embedding 模型 → 高维向量 → ANN 近似最近邻搜索
• 主要产品：Pinecone、Weaviate、Qdrant、Chroma、pgvector（PostgreSQL 插件）

应用场景：

• 知识库 RAG：召回最相关的文档段落
• 用户记忆：存储用户偏好和历史，个性化推荐
• 相似内容：图片/商品的"找相似"功能
• 内容去重：检测重复/抄袭内容

常见失误：

• ❌ 把向量数据库当成"AI 独有的技术"，实际上推荐系统早就在用

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Q13：当工程师告诉你"这个功能 AI 做不到"，你如何判断和应对？

答题框架：验证问题本质 → 可行性探索 → 替代方案

必答要点：

先搞清楚"做不到"的原因：

• 技术真做不到（当前模型能力边界）
• 工程做不到（技术上可以，但时间/成本不允许）
• 不知道怎么做（需要探索）
• 担心质量不达标（可以做，但效果不确定）

应对策略：

1. 要求具体化：在哪个用例/输入上失败？失败率多少？
2. 提出降级方案：能做 80% 的场景吗？剩下 20% 人工兜底
3. 亲自验证：用 ChatGPT/Claude 手动测试核心用例，感知可行性
4. 引入外部参考：同类竞品是怎么实现的？（竞品分析）
5. 时间换空间：这个功能不能做，但 6 个月后 AI 能力提升后呢？

常见失误：

• ❌ 直接接受"做不到"，不深入探索
• ❌ 强行要求工程师实现，不尊重技术边界

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Q14：请解释 AI 产品的 Latency（延迟）优化。PM 应该如何看待延迟？

答题框架：延迟的组成 → 用户体验影响 → 产品层优化策略

必答要点：

延迟的组成：

总延迟 = 网络传输 + 模型推理（TTFT + 生成速度）
TTFT = Time to First Token（首个 Token 出现时间）

延迟 vs 用户体验：

• TTFT < 1s：用户感知良好
• TTFT 1-3s：可接受，需要加载动画
• TTFT > 3s：用户开始焦虑，需要进度提示

产品层优化策略（PM 能提出的）：

常见失误：

• ❌ 只谈技术优化（换更快的模型），不谈产品层感知优化
• ❌ 把 Latency 等同于"模型速度"，忽略感知设计

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Q15：什么是 AI 产品的冷启动问题？如何解决？

答题框架：定义冷启动 → AI 产品特殊性 → 解决策略

必答要点：

AI 产品的冷启动特殊性：

• 传统产品：没有用户数据，推荐效果差
• AI 产品：双重冷启动——新用户没有个性化数据 + 模型没有领域适配数据

解决策略：

用户侧冷启动：

1. 引导问卷：用户注册时收集偏好
2. 探索式推荐：主动展示多样内容，观察反馈
3. 通用默认策略：用群体偏好代替个人偏好

模型侧冷启动：

1. 借用通用大模型能力（GPT-4 开箱即用）
2. 构造合成数据：用大模型生成训练数据（Data Flywheel 启动）
3. 人工标注种子数据集
4. 渐进式在线学习：实时用用户反馈更新模型

常见失误：

• ❌ 只答传统的"协同过滤冷启动"，没有结合 AI 特性
• ❌ 忽略合成数据生成这个 AI 时代特有的解法

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四、数据与指标（5 题）

Q16：如何为 AI 客服产品设计核心指标体系？

答题框架：北极星指标 → 分层指标树 → 指标陷阱

必答要点：

北极星指标：AI 问题解决率（不需要转人工的比例）

指标树：

AI 问题解决率（北极星）
├── 效率指标
│   ├── 平均首次响应时间（< 2s）
│   ├── 平均会话时长
│   └── 每日处理会话量
├── 质量指标
│   ├── 用户满意度（CSAT，1-5分）
│   ├── 幻觉率（需要人工核实的比例）
│   └── 答案相关性评分（自动评测）
└── 业务指标
    ├── 人工转接率（越低越好）
    ├── 人工客服成本节省（$）
    └── 用户重复提问率（越低越好）

常见失误：

• ❌ 把"用户满意度"作为唯一指标，忽略效率和质量指标
• ❌ 没有区分过程指标和结果指标

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Q17：A/B Test 在 AI 产品中有哪些特殊挑战？

答题框架：传统 A/B 挑战 + AI 特殊挑战 → 解决方案

必答要点：

AI 产品的特殊 A/B 挑战：

常见失误：

• ❌ 只讲传统 A/B Test，没有结合 AI 特性
• ❌ 忽略 LLM 输出的随机性对实验的影响

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Q18：你如何识别 AI 产品的数据飞轮效应，并设计促进它的产品策略？

答题框架：数据飞轮定义 → AI 产品的特殊性 → 设计策略

必答要点：

数据飞轮：更多用户 → 更多数据 → 更好的模型 → 更好的体验 → 更多用户

AI 产品的数据飞轮设计：

1. 显式反馈设计：点赞/踩、"这个答案有帮助吗？"、满意度评分
2. 隐式反馈设计：用户是否继续追问（追问 = 不满意）、是否复制答案（= 满意）
3. 数据标注闭环：坏案例 → 人工标注 → 加入训练集 → 模型迭代
4. 边际用户捕获：新用例上线时，主动收集这个场景的反馈

注意：数据飞轮在 AI 时代不是自动的，需要主动设计反馈机制。

常见失误：

• ❌ 认为"用户多了数据自然好"，没有设计主动收集机制
• ❌ 忽略数据质量问题（垃圾进垃圾出）

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Q19：如何向非技术的业务方解释 AI 的局限性？

答题框架：沟通框架 → 常见误解 → 落地沟通技巧

必答要点：

常见的业务方误解：

• "AI 应该什么都会，为什么这个不行？"
• "只要数据够多，AI 就会越来越准"
• "AI 出错了，换个更好的模型就行了"

沟通框架（STAR 变体）：

1. 类比解释：把 AI 类比为"非常博学但会自信说错话的实习生"
2. 边界明确：列出 AI 擅长做的事 vs 不适合做的事（二分表格）
3. 失败案例预演：提前讲"当 AI 出错时，我们的方案是..."
4. 指标沟通：用准确率、可靠性数字代替"AI 很聪明"这种模糊描述

常见失误：

• ❌ 用技术术语解释（对业务方说"幻觉率"）
• ❌ 过度承诺 AI 能力，导致后期信任危机

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Q20：如果发现 AI 产品的指标很好，但用户还是在流失，你怎么分析？

答题框架：指标 vs 体验的背离 → 可能原因 → 诊断方法

必答要点：

背离的常见原因：

1. 指标本身定义有问题（衡量了错误的东西）
2. AI 质量在特定用户群体差（核心用户 vs 普通用户）
3. 非 AI 因素导致流失（竞品、定价、UI）
4. 用户预期提升速度快于产品改进速度

诊断方法：

• 分群分析：流失用户 vs 留存用户的 AI 使用行为差异
• 定性访谈：直接问流失用户"为什么不用了"
• 指标复查：当前指标是否真的衡量了用户价值
• 竞品对比：流失用户去哪了？用的是什么替代方案？

常见失误：

• ❌ 第一反应是"继续优化 AI 质量"，没有先排除非 AI 原因
• ❌ 过于依赖指标，不做用户定性研究

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五、商业判断（5 题）

Q21：如何评估一个 AI 产品机会是否值得投入？

答题框架：机会评估框架 → 关键问题清单 → 决策

必答要点：

AI 产品机会评估框架：

常见失误：

• ❌ 只看市场规模，忽略 AI 能力是否达到商用质量
• ❌ 不考虑 API 调用成本和商业模式的匹配性

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Q22：AI 产品如何定价？有哪些主流模式？

答题框架：主流模式 → 各模式优劣 → 选择框架

必答要点：

AI 产品定价的特殊考量：

• 需要覆盖 LLM API 成本（毛利率可能比传统 SaaS 低）
• 用量越多成本越高，设计时需要考虑"重度用户"的成本控制
• 企业客户通常接受订阅制，个人用户更适合 Freemium

常见失误：

• ❌ 忽略 AI API 调用成本对定价的影响
• ❌ 只说"参考竞品"，没有定价逻辑

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Q23：如何看待 OpenAI 等模型厂商与应用层产品的竞争关系？

答题框架：历史先例 → 当前态势 → 应对策略

必答要点：

"平台吃应用"的历史规律：

• AWS 推出数据库服务，冲击 RDS 创业公司
• Apple 推出原生 App，冲击第三方 App
• OpenAI 推出 GPTs，对简单 Prompt Wrapper 产品形成威胁

AI 应用的护城河：

常见失误：

• ❌ 认为"紧跟 OpenAI"是最佳策略（随时可能被颠覆）
• ❌ 忽略商业模式和护城河，只谈产品功能

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Q24：AI 产品如何做国际化？有哪些特殊挑战？

答题框架：AI 国际化特殊挑战 → 核心策略

必答要点：

AI 产品的国际化特殊挑战：

常见失误：

• ❌ 认为"翻译 UI 就是国际化"
• ❌ 忽略不同国家的 AI 监管差异

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Q25：你如何看待 AI 产品的伦理与风险？举例说明如何在产品中落地。

答题框架：主要伦理风险 → 产品设计应对 → 组织机制

必答要点：

主要伦理风险：

• 偏见与歧视：训练数据的偏见被模型放大（如性别、种族偏见）
• 隐私泄露：用户数据被用于训练，或 AI 泄露私人信息
• 内容安全：生成有害内容（仇恨言论、虚假信息、CSAM）
• 过度依赖：用户对 AI 建议的盲目信任（医疗、法律场景）

产品层落地：

• 内容安全过滤（Moderation API、内容审核层）
• 隐私设计：对话数据不用于训练，明确告知用户
• 免责声明设计（高风险场景的显著提示）
• 可解释性：AI 建议附带"为什么这么说"

常见失误：

• ❌ 认为伦理是"法务部门的事"
• ❌ 只谈原则，不讲具体的产品设计手段

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六、行为与情境题（5 题）

Q26：请描述一个你推动 AI 功能从 0 到 1 落地的经历。

STAR 框架：

AI PM 特别要展示的：

• 如何评估 AI 技术可行性
• 如何设计 Evaluation 体系
• 如何管理业务方对 AI 的预期

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Q27：你与工程师在 AI 功能优先级上产生分歧时，如何处理？

答题要点：

1. 先理解工程师的顾虑（技术风险？质量？时间成本？）
2. 用数据和用户价值量化双方的立场
3. 寻求共识点：是否可以用 MVP 先验证假设？
4. 必要时升级到 Tech Lead / 产品总监仲裁
5. 无论结果如何，复盘决策过程

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Q28：如果一个 AI 功能上线后效果很差，你如何向上汇报？

答题要点：

1. 不要掩盖：主动上报，第一时间说明情况
2. 带方案：不只是"出问题了"，同时给出原因分析和应对方案
3. 量化影响：多少用户受影响？对核心指标影响多大？
4. 预防未来：我们的测试流程在哪个环节出现了盲区？

汇报结构：问题 → 原因 → 影响范围 → 已采取的措施 → 后续计划 → 系统性改进

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Q29：你如何保持对 AI 技术动态的跟踪？具体说说你的方法。

优质答案要素：

• 固定信息源：列出 2-3 个核心信息源（论文：arxiv.org；社区：Twitter AI 圈；Newsletter：AI Weekly）
• 动手实践：不只是看，要亲自测试新模型/新工具
• 知识沉淀：建立个人的 AI 应用笔记体系
• 社区交流：参与 AI PM 交流群、线下活动

不要说的：

• ❌ "我关注 ChatGPT 的公众号"（过于泛泛）
• ❌ 列了一堆信息源但没有说如何转化为产品认知

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Q30：5 年后 AI PM 这个岗位会怎么演变？你如何准备？

优质答案框架：

1. 趋势判断：AI 会让更多 PM 工作被自动化，但也创造新的判断需求
2. 核心壁垒：人类的商业判断、用户 Empathy、复杂决策协调能力不会被 AI 替代
3. 新技能要求：Prompt 工程、AI 评测能力、数据工程基础
4. 个人准备：持续构建实战经验，避免只停留在理论层

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备考建议

1. 每题限时 3 分钟：面试中 AI PM 题目一般 3-5 分钟回答，练习时控制时长
2. 用 STAR 结构：尤其是行为题，一定要有具体案例
3. 量化意识：每个观点尽量用数字支撑（"提升了 30%"优于"提升了很多"）
4. 表达 PM 视角：区分"技术理解"和"产品判断"，展示你是 PM 不是工程师
5. 准备反问题：面试结束时，问关于团队 AI 技术栈、产品挑战的问题，展示好奇心