实习日常

迅雷ai产运面试经验分享（已offer）迅雷一共四轮面，分别是笔试—业务面—老板面—hr面，这个岗是针对迅雷旗下一款ai女性向陪伴类游戏的产品运营，主要是社群建立与维护，建议大家面试之前多去了解一些社群运营的方法论以及紧急公关的处理方式。时间线：12.4笔试—12.5反馈笔试通过—12.9一面—12.9二面（当天两轮）—12.11三面—12.13 offer一面：主要是考察对岗位jd的了解以及公关能力。1，做个自我介绍2，游戏经历，平时喜欢什么游戏，玩到什么等级？3，有玩过女性向游戏吗？举个例子，你认为女性向游戏的受众是怎么样的？4，现在给你一个社群运营，你会怎么做好？5，假如李泽言和白起的粉...

双非本末2硕，有一个研究所的实习，但也是做的图像算法工作，至今为止投了1000份简历，只有10多次面试，而且大部分都是一面挂，是不是简历项目太差了，求大佬指点

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...