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落羽清弦
2024-09-07 18:24
上海理工大学 Java
发布于上海
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9.7 滴滴笔试
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佬第二题怎么做的呀
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发布于 2024-09-07 18:39
广西
好运发生uu
门头沟学院 Java
佬第二题怎么做的呀
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发布于 2024-09-07 18:36
北京
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02-16 11:49
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02-16 10:57
SHEIN_HR(准入职员工)
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01-23 19:39
合肥经济学院 C工程师
学院本大三,就业还是考研?
就业还是考研有点犹豫,408太难不敢考,大佬们怎么看的
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2025-12-30 21:02
哈尔滨工业大学 产品运营
产品经理简历求痛批
导师才放人,刚准备投实习中😭求大牛们看看简历,有没有低级错误。
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02-20 17:18
已编辑
黑龙江大学 Java
agent实习都干什么?什么是ReAct和Planning & Extractor?
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...
AI求职实录
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