cvte简历竟然被刷

自我介绍在学校里面学的好的课程有哪些网络七层模型TCP/IP 四层模型为什么会有这些分层IPV4 和 IPV6 的区别数据库的各个范式，具体讲解实习经历中的工具开发部分，具体讲解这个工具的需求方是哪个部门功能测试的经历具体讲解，其中回归测试的流程如何看待大模型技术的发展大模型的原理以及可能出现信息错误的原因有哪些优点有什么缺点有什么兴趣爱好为什么对公司的这个岗位有意向薪资待遇方面有什么期望反问环节：

现在是越来越夸张了，找工作也要越来越提前了，1. 本来是金9银10的秋招，现在变成了金7银82. 本来没必要人人都去卷暑期实习的，现在却是你没实习，秋招可能约面都约不到3. 暑期实习本来是暑假的，才叫暑期实习，现在却是3月就要开始准备面试了4. 有些公司暑期实习前还要有暑期实习提前批。现在找工作的环境颠的我已经不认识了

锐评简历。打算年后去杭州找实习，现在就开始投还是年后开工投呐？简历上只有一个项目显的有点空，再加一个黑马点评又有点多。友友们有什么建议吗？

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...