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牛牛玩过吗
2019-12-09 17:02
厦门大学
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2019-12-09
在牛客打卡3天,今天学习:刷题 27 道/代码提交 34 次
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01-29 21:12
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末九本科参加春招,之前考研,不过已经寄了。这个不是简历,是我现在四年的所有经历,目前主要是不知道选那个方向,大模型算法那些听说很难,但是硬件我又不会,求指点方向。
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01-15 23:01
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投了半个月,陆陆续续有150多份,但是接到0场面试,实在不知道问题出在哪了,确实没有实习经历,已经尽力在写简历了
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02-20 17:18
已编辑
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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...
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