华为OD的软件测试要求机考多少分

各位佬，帮忙看看这份简历还有什么问题，目前大三想找三月份的前端开发实习，然后正在开一个项目想替换一下简历上的第二个项目，用Vue3+vite来替换一下，原来的太普通了，别的还有什么可以改进的么。

如题，鼠鼠27届不知名双非一本，现在在一家20人厂干java后端实习，天天干的dirty work。鼠鼠想在毕业前找到一份中大厂的工作，原本计划是一路跳在26年秋招找到一份中大厂实习，然后通过这份实习找到中大厂的工作，但最近看牛客好多友友一份大厂实习都找不到工作，我想问问现在就业真的这么惨了吗，要不趁现在还有时间跑路考研吧

东南大学27届人工智能，两年半按部就班，中流成绩保不了研，不想考研，准备本科就业才发现学校教的根本用不上。无科研无论文，没有系统学过任何一个技术栈。有一个数模省一，学过机器学习，CV  NLP，搞过一个数据库大作业，BS架构的团购系统，前端后端数据库都是自己+AI弄的。目前准备主攻后端和大模型应用。寒假学习go，准备项目，开学后投递日常实习，同时学习JAVA。目标秋招前有1-2段实习，秋招时主要投后端/大模型应用，也投一投银行。对于这样的规划，各位大佬有什么建议吗

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...