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路人僧
2023-11-05 22:32
微软_前端开发工程师
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羊羊羊洋洋
中国传媒大学 前端工程师
➕v不
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发布于 2023-11-07 09:49
北京
阳春白雪2023
复旦大学 证券分析师
你的offer是多少?
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发布于 2023-11-06 22:42
上海
牛客998747746号
中南财经政法大学 行业研究
大佬决定去吗
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发布于 2023-12-20 11:19
上海
羊羊羊洋洋
中国传媒大学 前端工程师
同!
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发布于 2023-11-07 09:49
北京
想去淄博吃烧烤
门头沟学院 大数据开发工程师
here!
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发布于 2023-11-06 21:27
广东
暂无评论,快来抢首评~
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01-16 15:41
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中国科学院大学 FPGA工程师
天选孤星
实在不知道该找啥工作了😂🤣,不会要毕业即失业了吧。感觉读完个硕士啥都不是
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02-04 20:40
石河子大学师范学院 机械结构工程师
避雷石头科技
避雷 石头科技太恶心了,面试全部通过,签完意向谈完薪之后告诉我在走offer审批,审批了一周多告诉我没hc了,让我等春招有hc了再联系我,前前后后折腾了快三个月,真是太恶心了
拿不到offer的老...:
听起来很破防。(我的offer被鸽掉了,也很破防
找工作的破防时刻
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02-20 17:18
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黑龙江大学 Java
agent实习都干什么?什么是ReAct和Planning & Extractor?
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...
AI求职实录
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