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近日，小米汽车首款增程式大型SUV YU9（内部代号“昆仑”）的实车图与设计资料在网络上流传。据悉，该车型定位高端家庭市场，预计售价35万元起，计划于2026年内正式发布，或将直接对标国内其他9系热门车型。从曝光的图片来看，YU9延续了小米设计语言。前脸采用封闭式格栅与贯穿式灯带，同样配置了车顶激光雷达模块。车身尺寸方面，其长度超5.2米，轴距接近3.2米，提供6座与7座布局。动力系统上，YU9搭载1.5T增程器与大容量电池组，纯电续航里程或将突破200公里，综合续航可达1000公里以上，支持800V高压快充，充电12分钟即可补充约300公里续航。智能化方面，新车将配备多屏联动座舱系统、后排娱...

一面 + 二面 总计110分钟 全程无八股！12月22号 一面（约58分钟）全程拷打【项目+实习】，拷打比例如下：- 项目问了占比60%，实习占比40%- 手撕：合并两个有序链表（easy题，没啥可说的）12月23号 二面（约52分钟）23号上午发的二面邀请，然后约了时间。- 全程拷打【实习】- 手撕：二叉树的最大路径和（鼠鼠很久没有做过深搜的题了，上一次做这种类型的题，还是在本科打icpc省赛的时候，所以面试官点了了我2次，才AC掉😂）面完大约过了半个小时，HR打电话说面试通过，然后加了VX，要了个人资料，第二天发的offer。总结：研一的第一个大厂offer，面试体验极佳！面试官问的很有深度，全程都没有问八股，我爱团子！

各位大佬能指点一下吗😭😭寒假找实习投了一百多个了，只有快手有一个面试结果还在一面挂了是不是因为十月份疯狂海投结果字节三次一面挂，网易挂两次脏了面评啊

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...