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步步高实验学校 2026届校招启动啦【学校简介】东莞市步步高实验学校于 2023 年投入运营，占地 230 亩，是一所集幼儿园、小学、初中、高中于一体的十五年一贯制非营利性高端民办学校，学校全面实行小班化教学，学校师生比为 1:5；步步高教育专家团队由来自一流大学的国家课标专家、教育学家，来自著名学校的卓越校长，来自一线、有着丰富教学经验的著名特级教师，以及来自国家级教育媒体的教育策划专家共同组成，为步步高的课程、教学、管理奠定了坚实基础。【招聘岗位】• 幼儿园、小学部及初中部各学科类教师 & 国际教师，类别多多，等你pick！ 【福利待遇】• 薪资：幼儿园老师年收入16万起 、中小学...

最想知道 1.春招的难度是比秋招难，还是要比秋招友好一点2.如果拿到的公司offer只能实习转正怎么办3.实习打杂的话经历怎么写比较好一点，小公司也没什么规范的项目文档，能接触到的项目都比较小甚至接触不到之类的

年前投递了一波0面，收拾收拾过年了。之前的实习其实很边缘很边缘，基本没有可以写的产出，全是代码里自己扒出来的一些小点然后拓这两天重新整理了一下简历，把这个学期接的一个外包项目整理了出来，自己设计的也是比较烂，描述有些包装的成分。开学大三下了不打算在学校呆了，base长沙的牛友们有什么建议吗，还是说劝我全国海投。八股忘差不多了，年后到现在只复习了一半，打算下周再开始投。鼠鼠其实没意淫大厂了，想着找个双休的中小厂躺平就好了。

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...