百度提前批 三战 一面

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...

字节-27届实习招人（server） （可转正）目前组内有几个27届实习的名额， 主要是做生活服务流量侧的事情，可以接触到高qps、高并发系统base地：北京、上海可选；要求：985/211院校，或者有相关竞赛经验奖项（加分项）。 有兴趣可以私聊发我简历哦

我听说字节内部都是互称同学的，我现在拿到字节的前端实习offer，我应该怎么称呼我的mentor，是叫老师吗？还是叫什么？

********上有个“扣友新春联欢活动”，点进去看了一下，大家太有才了