【超级内推】今日内推信息(中车等)

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...

求各位大佬指点一下简历和就业建议，虚心接受所有批评拷打

给不懂的朋友说一下，实习转正一般是实习几个月，然后在毕业前就开始转正答辩流程，在毕业前就能知道是否转正，毕竟得知自己不能转正之后，还能够参加春招，而如果毕业之后才开始转正答辩，那么万一在你毕业之后转正不通过，那就直接寄了，直接错过春招，相当于直接全部押注在实习转正上面了，不过楼主说话也有点问题，应届身份一般保留两年

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...