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自驾算法一面项目用anchor-based的，有没有考虑用anchor-free的方法？为什么anchor-free在这个项目里比anchor-based差，有没有想过为什么有没有试过DETR的方案或者其它方案？对于目标密集和遮挡情况下，anchor-based和anchor-free有什么区别，比如分类有人和自行车，现在一个人骑着自行车，用anchor-free和anchor-based方法训练会有什么不一样？（anchor-based方法预测的框的数量多召回率高，anchor-free的精确率高召回率低，答案是anchor-based方法会匹配的更好，因为不同类别的宽高比大小不一样，，但a...

大家都在鼓励你。自己也要争气啊！！！

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...