211电气本转码IC应用计算科学硕，25年10月毕业，到英国后本来打算读博就没考虑找工，25年下半年发现博士行情不好（大量扩招+导师方向一般）临时决定秋招。由于时间短只有电气类的水实习，项目经验是ai医学图像图像分割和物理模型数据同化，难以找到对口工作然后发现AI算法卷不过，图像卷不过，本身coding水平一般且没怎么刷过leetcode，老本行电气基本忘光，这种找什么岗位合适？目前看下来产品经理还行，但听说特别卷？春招都开始了，我感觉天塌了。

双方原为男女朋友关系，推测是吵架分手，男生要钱（符合男生人设）。男方先说：“把钱还我。”转头又轻蔑一句：“不用了。”要钱的是他，拒绝的也是他——不是大方，是拿金钱当筹码；不是放下，是用冷漠划清她的卑微。女方终于爆发：“和你认识是我难以启齿的黑历史！”连讽刺都带着痛：“请开水滴筹吧！”——不是同情，是看透他的算计与虚伪。点赞过十万，追更后续。

零实习进大厂，本质上是因为他们的简历证明了他们不需要通过实习来证明能力。很多同学在大二大三就参加过ACM-ICPC等顶级算法竞赛，拿过金银牌，这种含金量远超一份在大厂里偶尔修修边角的实习经历。面试官在招人时，逻辑非常简单：实习经历是证明“你做过类似的事”，而竞赛成绩和高质量的开源项目证明的是“你具备极强的学习和解决问题的潜力”。在大厂看来，潜力往往比经验更值钱，因为经验可以积累，但那种极客般的敏锐度是很难培养出来的。

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...