思摩尔结构工程师一面一面技术面，面试官比较年轻，共23min1、面试官上来要求先说说你对思摩尔的了解2、自我介绍3、针对第一个项目的提问：项目背景？你承担的工作？你在项目中遇到的问题？你最大的收获？这些项目中设计的产品有在企业中应用过吗？没有应用的原因你觉得是什么？4、针对第二个项目的提问：在项目中成员有分歧怎么办？有人不配合怎么办？5、除了学校学习和项目科研的内容，你最近有学习过什么新技术吗？6、反问环节（最长的一次）面试官详细介绍了工作内容后续流程，还有总部的一轮面试思摩尔国际2026全球校园招聘倒计时❗还没拿到offer的同学抓紧时间⏰【急招岗位】①技术研发类硕士（24-30W）：产品企...

从去年年初开始，到今天 一共接近一年。各位牛友都很优秀，如果没有遇见这个平台，今天的我肯定比现在要迷茫和无知。我的秋招已经结束，不论看到这条的你是否也已经收获满意的结果，还是正在往胜利的果实进发，我都祝愿你能顺利过上自己想要的生活和人生。再见了，明年，当我加入正式的工作以后，我想我还会回来的，不论是看看后辈们推前浪，还是分享新的心得。（当然如果有迫不及待的心得想要分享还是会把牛客下回来的hh）

各位大佬，有人可以帮我看看简历吗，无竞赛无实习，想去硬件不知道春招容易找吗😭😭😭

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...