许愿vivo面试顺利

很多人都质疑为啥有一部分人零实习也能进大厂，那不妨看看他们的简历，无一不是人中龙风，大厂更看重的是能力而不是经验，你的奖金，奖项，奖牌都是最好提现你能力的价值，所以很多人大学乐忠于打比赛，发论文，这些就是区别于其他人重要的分水岭。与其临渊羡鱼不如退而结网，与其在这里质疑别人的合理性，不如早一点静下心来学习，提升自己。

简历求锐评  

在构建AI Agent（智能体）时，如何引导大模型有效完成复杂任务是一个核心问题。当前主流范式主要有两种：ReAct（推理+行动） 和 Planning & Extractor（规划+提取器）。它们都旨在增强模型的自主性和任务执行能力，但在工作流程和适用场景上存在显著差异。本文将通过实例对比两者的异同，帮助企业根据实际需求选择合适范式。一、ReAct范式ReAct由Shunyu Yao等人提出，其核心思想是让模型在生成过程中交替进行“推理”和“行动”。模型会先思考当前状态（Reasoning），然后决定采取什么行动（Acting），如调用工具、查询知识库，之后根据行动结果再次推理，直至...