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给我个offffer吧
2023-10-12 21:12
武汉理工大学 Java
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招商银行南京分行二面(B)
B类是什么意思啊?去南京有报销嘛?
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好奇的赖床专家有点心碎
中国地质大学(武汉) Java
蹲
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发布于 2023-10-13 10:41
湖北
HowiePM
北京理工大学 资产管理
蹲
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发布于 2023-10-13 09:56
北京
一79
门头沟学院 前端工程师
这个二面也不知道什么形式,看别的帖子说很多都会劝去业务岗😓
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发布于 2023-10-12 21:33
江苏
安静的打工人被普调
中国科学技术大学 Java
一共几面?
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发布于 2023-10-12 21:28
江苏
一79
门头沟学院 前端工程师
蹲
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发布于 2023-10-12 21:25
江苏
勇敢牛牛秋招ing
门头沟学院 数据产品
蹲
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发布于 2023-10-12 21:22
重庆
暂无评论,快来抢首评~
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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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