AI应用开发

1.实习介绍2.AI项目介绍3.如何评估模型效果，从哪些维度设计量化指标4.在小红书的实习介绍与追问（用户量级、具体场景、agent效果如何测评、搭建成本较高的看法）5. 之前在AI公司的Prompt优化过程，有什么逻辑或可遵循的方法论6. 项目过程中遇到过什么困难，如何解决的7. 如何定义AI味8.职业规划9.业务介绍10.反问

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打算升本考研,大一上的时候学习了java,javaweb，mysql,ssm(粗略的看了看).springboot,redis,项目写了一个苍穹外卖,力扣刷了120道题,接下来是怎么样啊的啊,找实习的话是什么时候找,专科3年要学到什么水平,专科期间如果有时间考研的4大件用不用看看,还有关于前端的学习,求大佬分享一下谢谢

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...