解读

面试官想验证三件事：

1. 你是否真的“把用户声音变成模型指标”，而不是简单做需求搬运；
2. 你能否把“用户痛点—数据—模型—指标—商业结果”串成完整故事；
3. 你对中国特有的数据合规、算力成本、上线节奏是否有体感。
   因此，案例必须包含：反馈来源、量化痛点、数据闭环动作、模型/策略改动、上线 A/B 结果、合规点、最终业务收益；同时要把技术语言翻译成用户价值。

知识点

1. 用户反馈分层：舆情→工单→众测→核心用户访谈，国内常用“企业微信+飞书多维表格”做标签化。
2. 数据闭环：badcase 采样→规则/模型标注→难例挖掘→版本回归测试，需说明如何对抗“样本偏差”。
3. 模型迭代策略：小模型热更新＋大模型周期训，兼顾 GPU 预算；国产芯片（如华为昇腾）兼容性测试。
4. 指标映射：用户体感指标（Top5 准确率、首条满意度）←→业务指标（留存、付费转化）←→算法指标（F1、AUC）。
5. 合规红线：个人信息去标识化、算法备案、生成式 AI 安全评估报告（网信办 2023 年 8 月办法）。
6. 上线节奏：灰度 5%→15%→50%，每阶段 48 小时，配合“长城防火墙”CDN 边缘节点回源策略。
7. 沟通技巧：用“用户原声+数据+收益”三段式，避免炫技。

答案

案例背景：去年我在某头部电商做“AI 购物小蜜”问答，发现 618 前用户投诉“答非所问”环比 +38%，核心痛点是“活动价”问题命中仅 61%。
反馈来源：

1. 客服工单打标签 2 400 条；2. 企业微信社群 18 位高活买家录音访谈；3. 应用商店 1★ 评论 730 条。
   痛点量化：
   “活动价规则”类 query 占总量 21%，但满意度 57%，低于大盘 22 pct；导致下单转化率低 1.3 pct，预估 GMV 损失 1.1 亿元。
   数据闭环：
   ① 用“规则+语义相似度”捞回 8.2 万 badcase，人工标注 5 000 条，发现 42% 需融合“实时价格 API＋库存”外部知识；② 引入难例对抗样本，补充 1.2 万条促销语料；③ 与法务对齐，剔除含“原价”敏感词 1 800 条，合规存档。
   模型/策略改动：

• 策略层：新增“促销意图识别”子模块，采用 0.5 B 轻量 BERT 热更新，GPU 内存占用 <1 G，可塞进当前 2080Ti 推理池；
• 知识层：把价格接口延迟从 800 ms 压到 180 ms，采用“T+0”缓存＋增量更新，避免违反《价格法》实时标价要求；
• 训练层：用 FP16 混合精度，训练 2 epoch，比全量训练节省 37% 算力，符合公司“双碳”OKR。
  上线验证：
  灰度 A/B 三阶段，随机切流 30 万用户，核心指标：

1. 活动价类 query 首条满意度 57%→82%，提升 25 pct；
2. 购物小蜜整体留存率 +4.7 pct；
3. 下单转化率 +1.5 pct，对应 618 期间额外 GMV 1.3 亿元，ROI 14.6；
4. 算法备案更新材料一次性通过上海网信办审核。
   用户声音回访：
   我们在社群放出 200 份问卷，NPS 从 18 提到 46，典型反馈：“以前问券后价总给通用回复，现在直接算出到手价，省得我自己凑单”。
   复盘沉淀：
   把“促销语料+价格接口规范”写进《AI 产品知识运营 SOP》，后续双 11 复用，只需追加 1 000 条标注即可达到同等效果，标注成本下降 60%。

拓展思考

1. 如果用户反馈出现“算法歧视”指控（如优惠券推荐偏向高消费人群），你如何设计数据重采样与公平性指标？
2. 面对大模型幻觉，如何把“用户可纠正”机制（如一键反馈“这条答案错了”）嵌入对话流，并形成强化学习奖励？
3. 当公司把推理流量迁移到国产芯片，你发现精度下降 2%，在预算不变的情况下，你会优先剪枝还是知识蒸馏？请给出决策函数。