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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...

这是在向下兼容了吗，本以为牛客那些，30k侮辱价已经很装了，现在小红薯那边，都本科开始逐渐接受12k了😅😅😅

单九硕，实习+论文都有。面试的时候反馈特别好，面完三天就说通过了，接口人说申报 15 级。华为流程很慢，期间其他家开到了总包 60 的，业务和 base 也比较满意，就签了。后面华为打电话，问还去不去，15 级+薪资 50。接口人说是不太可能给到总包 55 ，遂婉拒。但最近跟师兄聊，他意思是华为 15 级很难得，并且后期很稳定，升级涨薪也不少，考虑要不要舔回来…佬们给看看支支招吧…

题干解析 题设给予我们6种砝码，分别个，要求我们返回这些砝码能够组成的总重种数。 算法思路 本题可以进行一些转化，我们设定我们有一个承重为i的背包，设定状态值dp[i]表示装满这个背包的方案数。由此我们能够将整个问题转化为求dp数组，最后统计dp数组种的非零值的个数然后输出即为答案。 通过以上转化，我们将问题转化为一个背包DP问题。理论上本题数据量不大，能够直接转化为0/1背包进行求解，以下内容为对其进行二进制优化后的解法，通过将总数进行二进制拆分，优化时间复杂度。 实现代码 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int mai...