小伙伴们，期待已久的正式批来了！！！

近日，小米汽车首款增程式大型SUV YU9（内部代号“昆仑”）的实车图与设计资料在网络上流传。据悉，该车型定位高端家庭市场，预计售价35万元起，计划于2026年内正式发布，或将直接对标国内其他9系热门车型。从曝光的图片来看，YU9延续了小米设计语言。前脸采用封闭式格栅与贯穿式灯带，同样配置了车顶激光雷达模块。车身尺寸方面，其长度超5.2米，轴距接近3.2米，提供6座与7座布局。动力系统上，YU9搭载1.5T增程器与大容量电池组，纯电续航里程或将突破200公里，综合续航可达1000公里以上，支持800V高压快充，充电12分钟即可补充约300公里续航。智能化方面，新车将配备多屏联动座舱系统、后排娱...

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家人们，帮我看看简历有什么优化的，考完研想找份实习干干

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...