这3道新大厂面试真题,难哭了QS前50硕士......
一位QS前50的硕士同学找我复盘：
很多同学拿着两年前的答法儿去回答，结果一上考场就被降维打击。今天，复盘了一下字节、腾讯、美团的线上面试，为大家提炼出了3道挂人率最高的新真题。
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如果你答不上来，今年的春招大概率要陪跑。
真题一【技术理解力】
腾讯/字节 AI产品经理必考
“我们在做一个垂直领域的知识问答Bot，用户反馈经常出现幻觉。请从产品和技术两个维度，给出至少3种解决方案。并说明在什么场景下优先选RAG，什么场景下优先选Fine-tuning？”
题目来源：
为什么这道题挂了一大片：很多文商科同学只知道AI会乱说，但说不出解决的底层逻辑。如果你只回答加更多数据，基本就挂了。
这道题考的是你对AI落地边界的认知。
满分逻辑是：
区分场景： 事实性问题（如“今天几度”）必须用RAG外挂知识库，因为模型本身不记实时数据；风格化或专业术语对齐（如“用莎士比亚风格说话”）优先用Fine-tuning微调，这是练内功。
给出方案：除了RAG和微调，还可以加后处理校验（让另一个AI去查错）或者置信度阈值拦截（AI觉得自己拿不准时，直接回答不知道）。
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真题二【商业逻辑力】
美团/快手 商业分析/运营必考
面试官提问：“如果业务团队和数据团队对‘模型上线后的效果’产生了分歧——算法团队说Benchmark分数很高，但业务团队说用户体感很差。作为PM或者运营，你该信谁？你会如何处理这种冲突？”
题目来源：
为什么这道题挂了一大片：这是一道经典的“职场政治+数据陷阱”题。很多学生会陷入“二选一”的陷阱，要么盲目信数据，要么盲目信业务，这都是学生思维。
这道题考的是数据驱动决策的闭环能力。
满分逻辑是：
不站队，找GAP： 承认宏观指标和微观体感的偏差是常态。
建立“金标准”： 引入Golden Set和人工评测。
倒逼算法： 把业务吐槽的那些Bad Case收集起来，变成新的测试集，强行要求算法团队针对这些Case进行优化，直到体感和数据对齐。
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真题三【工具落地力】
阿里/字节 通用岗必考
面试官提问：“你提到你用过AI工具。现在请你设计一套Workflow，利用AI Agent帮我全自动完成竞品舆情监控。你需要用到哪些具体的节点？如果AI提取的情感分析不准，你该怎么在流程里纠偏？”
题目来源：
为什么这道题挂了一大片：这是2026年最典型的伪AI人才过滤器。很多同学只能泛泛而谈我复制给ChatGPT让它总结，这种回答在大厂面试官眼里等于没过脑子。
这道题考的是工程化落地思维。
满分逻辑必须包含具体的节点：
抓取节点（RPA定时获取数据）
清洗节点（用小模型过滤无效广告）
分析节点（用大模型提取关键词/情感倾向）
人工审核节点（纠偏的关键是要有人去抽检AI的结果）
分发节点（推送到飞书群）
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学校里教的是知识，而大厂考的是实战。 大多数应届生，简历上全是课堂大作业和水实习，面对这种维度的考核，自然是一碰就碎。如果你不想在接下来的金三银四中成为炮灰，你需要立刻升级你的武器库。
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