恒生第二批有收到offer的吗

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...

说的就是我 刷到30W以下offer：嗯，正常水平刷到30-40W offer：ber,这么多刷到40-50W offer：眼睛刺痛刷到50W以上offer：划走划走为什么：我每天996，他拿50W我拿15W？

27双非备战暑期实习,目前一个黑马点评项目,一个鱼皮的智能云图库,感觉有点水,想把其中一个换成agent项目还想补一些微服务的技术栈,大家有什么推荐的项目吗

岗位名称：游戏用户运营面试时长：50min自评分：8/10是否下一轮：是游戏理解与产品表达能力如果让你向一个没玩过的人推荐永劫无间，你会怎么介绍？（追问）如果推荐对象是轻度玩家，你会调整介绍方式吗？你觉得永劫无间最核心的玩法特色和竞争优势是什么？（追问）和传统吃鸡类游戏相比，它最大的差异在哪里？你认为这款游戏解决了玩家哪些核心需求？（追问）这些需求是功能层面的，还是情绪层面的？用户画像与竞品对比你觉得永劫无间的核心用户群体画像是怎样的？（追问）从年龄、游戏经历、消费能力等角度展开说一下。你认为它的用户和洲瓦的用户有哪些明显不同？（追问）这些不同是否体现在玩法偏好或付费习惯上？这些差异会对运营策...