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，因为后...

想开学就开始面大厂的暑期了，最近在背八股跟刷算法。这个简历能行吗

直面社会的优绩主义，这也是一个很好的社会观察实验背景:我在抖音上发我秋招的投递记录分享，用的现在很火的那种电影最后致谢的形式我说我秋招前期投数开，后期投运营销售等业务岗，评论区有人先是说，双非本怎么可能有大厂面试(对，不是说配不配有大厂offer，是学院本都不配有约面大厂的资格)之后我说前期面的研发，后期拿的仓库运营中台offer，然后一群人又说，大厂所有运营岗都是牛马岗，跟研发没得比，更有甚者，直接说某夕夕运营都是水岗(听过水硕水博，第一次听水岗的，我寻思我年包虽然没发跟数据开发比，那也大约二十万了，薪资也还行吧，怎么就水了)😇😇😇😇😇

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...