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潇湘思雨
2023-09-24 23:30
门头沟学院 C++
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双非机械硕,实验室搞CAM软件,如何转行
如题,找不到工作,机械还记得一点,软件找不到工作,有什么可以转行的方向,家人们,推荐一下😭😭😭
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牛客888683163号
湖南大学 自动驾驶系统工程师
兄弟,cam软件找不到工作吗,我组里也是搞这个的
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发布于 2023-11-29 11:59
河北
小小双非跪求offer
广东工业大学 机械设计/制造
建议读博
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发布于 2023-10-17 20:45
广东
未来如烟
西安交通大学 嵌入式工程师
可不可以去搞数控系统?感觉挺好的
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发布于 2023-09-25 13:00
陕西
暂无评论,快来抢首评~
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01-27 17:15
首钢工学院 Java
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各位佬们,帮们看看简历是否有可以优化的地方,特别是实习经历(不知道咋写),求锐评
你的简历改到第几版了
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01-19 09:46
深圳大学 Java
百度26秋招毁意向
避雷🐻厂,时间线如下:10.13 oc,ld加v10.22 意向至今无HR联系,问了ld没回复。
喵_coding:
有可能hr也被裁了
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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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