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有点心碎的卷王很勤劳
2023-10-18 16:55
黑龙江科技大学 电气工程师
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tcl 基恩士
已拿到tcl实业电气工程师offer ,家人们我还要不要等基恩士二面?基恩士二面问卷填完六七天了,还没消息
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正在背八股的90后很有一套
蚌埠学院 机械设计/制造
还是学点技术比较好,基恩士的核心技术不在国内,能学到的就是调试设备
1
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发布于 2023-10-21 10:14
湖北
人才公海自由蝶泳
中国人民解放军石家庄陆军指挥学院 IT管理培训生
基恩士不都是销售吗,这肯定选TCL呀
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发布于 2023-10-18 23:50
上海
暂无评论,快来抢首评~
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02-18 22:10
门头沟学院 管理培训生
谢谢这位朋友
你2026年也会进大厂的!
牛客新年AI问运
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02-20 17:18
已编辑
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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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潇洒的绿色烧麦:
我是mentor我希望他能把所有我交代的需求都完美的处理好,其他时间不要来找我
你的landing期是如...
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02-10 13:13
江西师范大学 机器学习
AI Agent马上会像Java一样
被培训班挤爆。现在去B站一搜全是麦克,大厂都没怎么搞明白的东西,现在就开始卖了,果然宇宙的尽头是销售。
等闲_:
本身就不是特别难,而且培训班也教不了什么东西
聊聊Agent开发
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昨天 16:24
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