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青提子吖
2023-10-24 14:31
北京邮电大学 课程设计
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有没有人拜过雍和宫!!!
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出其东门啊
东北大学秦皇岛校区 Java
又是你,我曾经拜过,感觉很有用
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发布于 2023-10-24 19:03
北京
暂无评论,快来抢首评~
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01-17 11:55
门头沟学院 Web前端
见到真神了
顺便炫耀一下脑婆送的果冻包🥰
累死的一条狗:
一个去北极一个去南极谢谢
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01-16 13:06
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深圳职业技术学院 护士
这个世界又疯了,字节春招开了
真觉得现在找个工作太不容易了,公司的招聘越来越提前,从原先的8月底秋招 年后再春招➕暑期实习,现在变成7月秋招 1月春招 时间线全部往前提,所以学生外出实习的时间也被迫提前……秋招找不到工作,你都不敢休息,年前还得春招,然后中间休息一个年假,回来继续春招,基本可以说是过不好这个年了人也越来越多,越来越卷,学历门槛也越来越高,需要会的东西也越来越多,要学历要能力要思考要各种各样奇奇怪怪的品质大家只能被迫去卷,去堆实习经历,堆竞赛经历,而卷不动的人也没办法完全幸免,也会被身边的人带着焦虑这似乎是一件无解的事情,大家都辛苦了……
nlhxq🌱:
就这样的就业形势,这些畜牲学校领导还卡着不让去实习。人家秋招你实习,人家入职你打灰
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昨天 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...
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