网易互娱一面游戏用户运营岗，一面是业务面，少量有关简历的问题。自我介绍2-3分钟实习经历+收获，校园科研经历+获得的能力，体现出特色实习中有什么样的收获？同类型的问题有：实习中的挑战，最大的感触等，最后的落脚点可以落在通过这些挑战获得了什么的感触等对这个岗位的认识从用户运营的对象，手段，目的等方面入手，形成体系，回答会更有逻辑对回答到的几个流程有什么指标衡量？拉新：新增用户数。促活：日/周/月活跃用户、DAOT = 日总计在线时长/日活跃用户数。这是衡量游戏粘性的重要指标。留存：次日留存率，七日留存率等付费：付费渗透率等最近经常玩的游戏开始进入正题了，一定是特别了解或者提前了解过的游戏，网易游...

产品经理也太太太卷了，11月鼠鼠拿着自以为完美的简历结果投出去杳无音讯，（一块石头扔海里还有水花啊喂）要不要这么卷！！！后来鼠鼠找到了个广告运营的岗位进去实习了三个月，再次自信满满的开始投简历，投的也都是电商运营或者商业化运营的岗位。虽然不像刚开始那样一个看上鼠鼠的公司都没有，但是和大厂依旧相差甚远，全都已读不回大厂怎么这么难进啊，谁来救救鼠鼠，哪怕能进面也行啊。附上鼠鼠现在的简历

11月刚打完竞赛，肝了两个项目，水了一篇简历出来，现在在背八股。（双非本，打完ec就可以入职）大佬们能看一下吗，给点建议。还有去哪找寒假实习

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...