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...

😢 飞书电话会议。我真的搞不懂，那些问题我基本上都回答出来了，咋回事呢。

零实习进大厂，本质上是因为他们的简历证明了他们不需要通过实习来证明能力。很多同学在大二大三就参加过ACM-ICPC等顶级算法竞赛，拿过金银牌，这种含金量远超一份在大厂里偶尔修修边角的实习经历。面试官在招人时，逻辑非常简单：实习经历是证明“你做过类似的事”，而竞赛成绩和高质量的开源项目证明的是“你具备极强的学习和解决问题的潜力”。在大厂看来，潜力往往比经验更值钱，因为经验可以积累，但那种极客般的敏锐度是很难培养出来的。

题目叽里呱啦说了一大堆，实际上就是求每个t的最小值，加起来自然就是全部t的最小值了。这个t的表达式看着就有点像是高中见过的对勾函数，可以直接通过数学方法求最小值。在函数t中把欧式距离e看作常数，对k求导得令导数为0，可解得k为注意到我们求得的k可能会小于0，当小于0的时候令其等于0即可。然后再回忆一下c语言中的对数函数求自然对数 ln(x) 的函数为 log(x)求以10为底的对数log10(x)的函数为log10(x)求其他底数的对数需要使用换底公式，如求以2为底的对数log2(x) 的函数为 log(x) / log(2) #include<iostream> #include...