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再挂就要开播了😭
2024-08-19 18:17
门头沟学院 数据分析师
发布于贵州
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哇哇哇,终于没有立马挂掉
hr看了一天了终于给过了,希望用人部门暂时昏眼,给我过去😭
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我兜里有酒呐
西安邮电大学 大数据开发工程师
再去一看挂了
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发布于 2024-08-19 21:17
福建
鼠鼠的春天在哪里
枣庄科技职业学院 C++
别急 部门会挂 别问我怎么知道的😅
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发布于 2024-09-16 01:00
山东
炒鸡想进大厂
重庆工程学院 深度学习
哪个厂的啊
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发布于 2024-08-20 09:30
重庆
已经成为0Offer高手
河南师范大学 Java
别急会挂的
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发布于 2024-09-20 14:25
河南
牛油果甜奶昔
中国电信人工智能研究院_AI算法工程师
测评多少分友友,感觉我测评分好低,要G了😢
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发布于 2024-08-20 10:36
北京
暂无评论,快来抢首评~
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02-10 14:57
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2025-12-25 18:57
Harvard University 单片机
求各位佬帮忙看看简历
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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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