苏小研面试凉经

岗位名称：游戏用户运营面试时长：50min自评分：8/10是否下一轮：是游戏理解与产品表达能力如果让你向一个没玩过的人推荐永劫无间，你会怎么介绍？（追问）如果推荐对象是轻度玩家，你会调整介绍方式吗？你觉得永劫无间最核心的玩法特色和竞争优势是什么？（追问）和传统吃鸡类游戏相比，它最大的差异在哪里？你认为这款游戏解决了玩家哪些核心需求？（追问）这些需求是功能层面的，还是情绪层面的？用户画像与竞品对比你觉得永劫无间的核心用户群体画像是怎样的？（追问）从年龄、游戏经历、消费能力等角度展开说一下。你认为它的用户和洲瓦的用户有哪些明显不同？（追问）这些不同是否体现在玩法偏好或付费习惯上？这些差异会对运营策...

大学前两年天天玩，高数还挂了，从去年9月份到现在一直在学Java，今天把简历做出来了，项目学了很多，但是有些部分是只过了一遍，挑了几个放简历上了，要应付面试的话还得好好准备第一个问题，这个简历，大佬们有什么修改建议吗第二个问题因为我们学校5月份有个学校安排的实习，具体好像是硬件方面的，感觉很水，我自己想申请自主实习，现在是准备面试到什么时候开始投递呢第三个问题我们后端开发如果想去央国企的话是不是都要求硕士啊，然后央国企有什么需要特别准备的吗，跟私企的招聘有什么区别感谢各位大佬，祝大家都天天开心，发大财

这样春招有戏吗？求佬看看

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...