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钱多事少离家近
2020-01-09 13:10
绿盟科技_研发工程师
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昨天终于打破了我一直止步于二面的魔咒,见到了三面的HR小姐姐
Java求职圈
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土豆爸
华东师范大学
恭喜,冲鸭,⛽️
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发布于 2020-01-20 17:39
拿下大厂offer
湖南文理学院 Java
加油呀
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发布于 2020-01-10 08:51
🎭🎸🚎⛵️
重庆邮电大学 Java
我还一直没打破止步初面/二面的魔咒
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发布于 2020-01-09 16:59
暂退
吉林大学 Java
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发布于 2020-01-09 14:36
sunnyyyy01
东北大学 运营
#今天也是努力的一天#
太棒啦~
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发布于 2020-01-09 14:13
0.0%
湖北民族大学 Java
兄弟,哪个公司
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发布于 2020-01-09 13:57
暂无评论,快来抢首评~
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01-12 17:45
门头沟学院 Java
这hr给我气笑了
这就是不想好好聊呗
985废物一枚:
就是问问你能不能接受北京的房租,hr也知道公司工资不高,大概率是要贴钱的
找实习记录
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02-08 12:50
湖南科技大学 前端工程师
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最近找实习HR都不回,估计是快过年了,之前约到两个中小厂面试也没通过,估计得年后再找了,有点迷茫,我是应该再学点新东西,比如说typescript或uniapp来丰富一下简历,还是就这样继续年后找实习,找实习是继续考虑中小厂还是大厂,面试方面只准备了八股,手撕和算法还没开始
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02-20 17:18
已编辑
黑龙江大学 Java
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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...
AI求职实录
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