拿到了用友的测试offer，但是必须走实习转正渠道，有坑吗？

❓你最怕被问到什么问题？如何应对？ “你那个大数据是干啥的？能查到我话费账单吗？” 👉我的魔法防御： 最怕：“有对象没？”“啥时候买房？”“你们公司裁员吗？” 我的策略：三段式防御 先夸人：“姨你气色真好！”，再转移：“来来来，我给你倒点热茶。”，最后用“开放式结论”：“这事儿我正在推进，属于长期迭代。”❓你如何跟家人亲戚介绍你的职业？ 坐办公室玩电脑的。“我在互联网工地当包工头，手下管着几百台服务器，它们天天996搬砖，我负责给它们画饼和灌红牛。”❓亲戚问你挣多少钱，该怎么答？经典场景：饭桌上突然安静，七大姑举着筷子凝视你。“哈哈，我的工资和我家里的年货一样多，都是很丰厚的！”。然后迅速反...

众所不周知（本人瞎编的）如果进大厂是玩游戏赢了mvp，那我们可以简单粗暴把拿下mvp的同学们分为高学历，强能力和关系户也就是数值哥，手法哥和机制怪那我们再回过头看这个问题，也可以简单粗暴的理解为：数值哥以为自己老有操作了；手法哥以为自己数值老高了；机制怪以为自己两者兼顾呢~

我的情况有些特殊985天坑专业，今年大三，拿到北京小厂offer，我是这个公司里第一个数据分析岗，也就是说没有人带我。所以想找一个培训机构或者求职陪跑，以我目前的情况来说，不管是以后转行好就业，还是单单为了保住这份实习（工资每月盈余大概2000，转正后盈余3500，跟老板谈的长期实习，可以在这干一年半，毕业直接入职的那种），我是不是需要报一个培训机构或者求职陪跑，大家有过相关经历吗

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...