游戏运营面试一面问题（35min）： 1️⃣ 对游戏运营/策划的理解 2️⃣ 玩过米家哪些游戏？了解程度如何 3️⃣ 《崩坏：星穹铁道》的投入程度 4️⃣ 星穹铁道的3个优点+3个改进建议 5️⃣ 了解版本更新节奏吗 6️⃣ 如何调研用户画像 7️⃣ 遇到游戏bug怎么处理 8️⃣ 个人优势与岗位匹配度 9️⃣ 入职后的能力提升计划 二面问题（45min）： 🔸 对游戏评测岗位的理解 🔸 分析指定游戏 🔸 剖析MMORPG社交系统 🔸 中日玩家差异分析 🔸 端游转手游注意事项 🔸 从运营角度分析喜欢的游戏米哈游26届春招&27届实习启动啦【岗位需求】程序、美术、策划、运营等...

上条帖子有人说我第一节公司技术主管经历有水分，hr看了会一眼假，所以我改成了全栈开发，但我是真的部门主管，管的也都是大二大三的实习生😂第一节公司我自愿跑路是因为老板一些操作的原因双非本

双非25届本科软件工程 一段实习 目前离职等春招 求大佬们看看简历哪里能改改

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...