多模态数据清洗

总结：先谈谈实习的意义> 一句话就是包装简历，公司Title、实习业务等都帮忙润色简历，给简历加上亮点。有些岗位如运营、产品完全靠实习撑着，研发和算法岗没实习还可以通过项目和论文撑一下，看具体岗位的往届应聘者的经历，参照着做这部分我聊聊我个人的三个关注点：1.去那实习? 2.实习目的是什么？3.是好是坏?去那：BAT>大厂核心业务>中大厂核心业务>大厂边缘业务，业务推荐：电商、短视频等，累但垂直公司多为啥：不可置疑，现在中大厂挺看重实习的，是筛简历+排序的重要指标。对于我们就是去"润色简历"，提高个人竞争力。所以，对于实习生自己，就是快速Landin...

腾讯校招公众号的数据，估计那77%都在横向

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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...