拼多多内推

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...

（简历伪装成大三了）我是一个双非大二，意向是java后端开发能给我一些建议吗？开学就大二下了，什么时间去投递，能不能投递给中厂呢求前辈帮我看看😘

东南大学27届人工智能，两年半按部就班，中流成绩保不了研，不想考研，准备本科就业才发现学校教的根本用不上。无科研无论文，没有系统学过任何一个技术栈。有一个数模省一，学过机器学习，CV  NLP，搞过一个数据库大作业，BS架构的团购系统，前端后端数据库都是自己+AI弄的。目前准备主攻后端和大模型应用。寒假学习go，准备项目，开学后投递日常实习，同时学习JAVA。目标秋招前有1-2段实习，秋招时主要投后端/大模型应用，也投一投银行。对于这样的规划，各位大佬有什么建议吗

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...