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大家好，我是阿术。27届暑期实习马上就要开始了，大三/研二的同学可以准备起来了。现在找实习越来越卷了，好多得先有实习经历才给你面试，死锁了。我记得我当初找实习那会，焦虑的不行，因为实验室搞的东西和笔试面试中需要的完全不一样，算法、八股，什么的要学，手忙脚乱的。但好在结果是好的，从二月到五月，三个月的拷打换来了蚂蚁和阿里云的暑期实习offer。根据我以及很多同学的经验，发现大家在找暑期实习的都会有一些困惑，比如，暑期实习时间线—投递什么时候开启，什么时候结束，什么时候去实习准备到什么程度可以投递投递渠道有哪些暑期实习时间线暑期实习一般是从二月底开始，三四月份的时候大部分公司都已经开启了，一般可以...

公司：哈啰出行职位：测试开发实习生要求：有实习经历+能看懂代码想投递的可以私信我

rt，27届末流985本硕，想做大模型开发相关工作。目前该简历战绩：联想oc，人工智能实习生科大讯飞oc，助理研究算法工程师美团一面无消息（大概率挂），大模型智能体后端工程师百度一面挂，NLP大模型算法实习生OPPO二面无消息（估计挂在HR面）得物一面秒挂（KPI面），AI工程算法实习生中电信TeleAI一面挂，大语言模型算法实习生厦门快商通一面挂广州施耐德电气泡池子广电运通一面挂------手动分割线------求各位佬狠狠拷打

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...