安克测试岗实习面

此文章已征得当事人统一, 隐藏了敏感信息.我是一条小镇做题蛆, 智商比正常人平均值高了一些, 再加上运气不错, 成功逃出小镇, 多年未归. 近日听得小镇旧友趣事.这位朋友叫大凸, 高中是个艺术生, 但是喜欢家里蹲, 没怎么去学校, 然后随便混了个本科, 跑省城去读大学了. 上大学也是浑浑噩噩, 床上摆个switch和笔记本电脑, 经常一玩就是一整天. 他和我同一年上大学(2020), 至今还没修满学分. 每次一问, 就说再过半年就毕业.我毕业工作两年了, 大凸仍然还没毕业, 家里急, 就让他先去相亲, 想着成家立业先搞定成家.大凸于是在父母安排下跑去相亲, 相亲对象是个19岁大二小妹, 在外地...

我这简历到底有啥毛病啊 大厂都是已读不回的

我今年大二，昨天面了一个20几个人的小厂，一上来自我介绍，然后八股，问了redis持久化策略，aop，ioc，transactional啥时候失效，这个说了四五点吧，然后问我nacos知不知道，我说知道一些，回答了注册中心，调用者从那里拉取服务列表，还有给服务发送心跳大概这些，然后问了一个项目问题，然后他就说我这边买什么问题了，然后问我，你才20岁现在大几，可以实习多久，我看你的专业数字媒体技术为什么学这个方向呢，然后就是你有什么想问我的吗，全程15分钟，今天面试结果不太合适😭😭😭😭😭😭太合适，好难过啊家人们，到底为什么😭

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...