【内推】施耐德秋招/校招内推

1.自我介绍2.平时怎么用ai的 如何驾驭ai3.用ai做过的解决过的最复杂的问题4.想在企业学习什么样的知识5.反问--------------------------------第二次面试 面试官很随和人很好 反省：自己确实要有时间多学ai agent 多解决有结果成就的问题 不然没话说

这简历， 还有控件优化吗， 感觉学了点什么，有感觉啥也不会啊。现在开始投递，还能找到实习吗有没有经验传授，或者推荐的，懂感恩~

一直觉得自己的样貌介于“路人”和“不算很丑”之间，也没有捣鼓自己脸和穿搭的习惯，无论面试或路演还是旅游又或者现在的上班，除了见客户会比较正式，其他时间都收拾收拾像个人算了…最近一次也是最为震撼的一次关于容貌颜值的点评，是在去年的培训；HR老大严肃地说，因为业务岗位的特殊性，他们确实会筛选掉不好看的人，商务的形象非常重要…我大为震撼，环顾一圈看着那些高学历的俊男靓女，彻底红温几乎想要原地逃跑看来面试时展现出的能力确实能弥补颜值上的不足回到正题，所以客观来说，长得好看确实能在一定程度上提高面试的通过率，因为长相过于抽象大概率一开始就被筛掉了。但是美貌+任何牌都是王炸，只有单出是死局，能力不足再好看也没用哦～提升自己长相的加分点操作有很多，不一定纯吃天赋建模，大部分人保持干净卫生就已经能拿好及格分了嗯我大学时曾经想健身变成肌肉女来加分，于是美美爽吃一学期变成死肥宅后，发现工作后完全没时间健身撸铁…

核心定义ReAct 是能让大模型“边思考、边行动”的推理框架，让 LLM 像人类一样通过多轮交互解决复杂问题Thought-Action-Observation 运转逻辑ReAct 循环中有三大要点：Thought：模型分析当前的局面，大任务拆解成子任务，决定当前最需要做什么Action：根据前面的思考结果，生成具体的操作指令Observation：接收真实环境对操作的反馈结果这就有了一个闭环：想清楚再做，做完看反馈，基于新反馈接着想ReAct + Function calling 怎么运转？在 ReAct 需要与外部系统结合时，免不了调用工具，执行链路如下：评估与决策：模型接收用户请求，判断...