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ryanxw
2020-11-15 10:47
门头沟学院 C++
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知识盲区🤨
牛油的日常生活
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lonely,butfun
黄河科技学院 安全工程师
对对对,还好多人拒举手了,然而并没有听过
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发布于 2020-11-15 23:30
暂无评论,快来抢首评~
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01-15 13:34
门头沟学院 Java
字节面试凉凉的很安心
hr人很好,但我很菜,没有怎么问项目和实习,就考了几个八股文,有两个没答上来,然后就是手撕,刚开始的宏任务和微任务说错了两个顺序,然后给了我一道我没见过的题,只大概说出来了思路,没撕出来,主包只刷了力扣前100,然后面试官就下线了,总共不到半小时,静候感谢信。
查看1道真题和解析
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02-20 17:18
已编辑
黑龙江大学 Java
agent实习都干什么?什么是ReAct和Planning & Extractor?
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...
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