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02-16 10:57
SHEIN_HR(准入职员工)
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01-29 19:56
西安电子科技大学 自然语言处理
大佬们，简历还可以优化吗
上一版简历发出来后被大家批评了，我下去又优化了一下😭
axiom15：校友，我感觉你这个简历去华子暑期实习随便去了
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2025-12-28 10:21
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大连理工大学 产品经理
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02-20 17:18
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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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