一面主管面全程没超过30分钟，主要问题如下：1.自我介绍2.GPA/排名/校内职务/四六级3.让我英文自我介绍，但我没准备，一时语塞4.自认为学的最好的一门课（会追问具体内容）5.实习项目方案从发现到落地的整个过程概述6.一些常规、简单的专业知识（大概问了5、6个点）7.简历中涉及到的量化数字来源8.沟通能力询问（举例说明）9.对base的看法10.家庭情况等歌尔股份26届歌尔之翼校园招聘全球启动【关于歌尔】歌尔2008年在深交所上市，是全球布局的科技创新型企业，主要从事声光电精密零组件及精密结构件、智能整机、高端装备的研发、制造和销售。连续多年获得中国电子元器件企业百强研发实力榜第一名。【正...

身边认识的不少朋友要么0 offer，要么只有不到20k的offer，其中不乏有背景好的985的同学，可是在网上你甚至能看到 28k劝退价 35k侮辱价……虽然有些人的背景确实好，但是不至于说开30+是侮辱他吧，所以有些时候你都不知道说这些话的人是纯纯出来秀优越感恶心人的，还是真觉得年薪50多万是侮辱他…… 多少有些装了吧所以来到互联网之后，我会发现这个世界太魔幻了，有一大堆生化环材还有文科的同学毕业即失业，或者只能拿到7k 8k的工作(背景好的双9能拿的多一些，但很多也比不到互联网大厂23k的白菜价)有一大堆学历较低的计算机科班同学毕业即转行还有一大堆的人嫌一个月20多k太少了，活不下去……

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...