AI 面试指南

AI 产品的 MVP 与传统软件有本质区别，核心在于验证"AI 假设"而非"功能可用性"。 传统软件 MVP 验证的是用户是否需要这个功能，而 AI MVP 需要验证三个关键假设： 1. **数据假设**：是否有足够且高质量的训练数据？数据来源是否可持续？ 2. **模型假设**：模型精度是否能达到用户可接受的最低阈值？例如推荐系统需要 >70% 命中率，医疗诊断需要 >95% 准确率。 3. **体验假设**：用户是否愿意接受 AI 的不完美？在错误发生时是否有合理的降级方案？ 实操建议： - MVP 阶段必须设计"数据闭环"——用户每次使用都在产生训练数据，形成飞轮效应 - 初始可用规则引擎或预训练模型提供基线体验，快速验证需求 - 设置明确的"Kill Metric"：如果 4 周内模型精度没有提升 X%，需要 pivot 案例：做 AI 客服时，MVP 不是上线一个能聊天的 bot，而是验证"AI 能否在 Top 20 高频问题上达到 85% 解决率"。