瓴岳科技-初级数据仓库工程师

【总面试流程】初试+复试&面谈+岗前培训+签约offer，可能因为现在都在秋招，所以我走了校招流程，其实应该大致都差不多，只是我多参加了一个宣讲会，昨天收到面试未通过的消息，止步于复试&面谈。 1、初试：关注微信公众号：广州学而思校园招聘，里面有相应的题目，选择你面试科目对应的题即可，英语老师是模仿一个三分钟的视频，其实我觉得这个是比较简单，自信大方地上去讲就好了，可能要多注意和学生的互动，不要只站在讲台上。  2、复试&面谈：其实至今思前想后，都觉得自己表现很好，复试和初试一样，还是讲你模仿的视频，我还根据初试时，一位男面试官在初试结束后，给我们表演了一段他怎么讲的，...

27届本科，写完简历感觉可以直接投字节

本人两段实习经历，但是感觉都是干些杂活，简历没什么写的，我都是乱写的😭😭😭，秋招也没有合适的offer，希望大佬们指点备战春招😭😭😓

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...