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说又不是不能用的山羊很想熬夜
2023-09-28 16:43
江南大学 人工智能
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今天连收三封感谢信,为啥卡在节前发呢
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谁拿了林北的offer
门头沟学院 Java
我也收到深信服和美的的
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发布于 2023-09-28 22:26
福建
yukilili
广东女子职业技术学院 前端工程师
我擦,吓我一跳,我赶紧去看看我的邮箱
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发布于 2023-09-30 13:43
广东
curiousBB
汇川技术_硬件工程师
可以试试我司,链接在主页,免笔试
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发布于 2023-10-05 16:45
广东
Chinesebread
美团_核心本地商业_前端开发
怕节后忘了,然后学生会抱怨这b公司怎么泡池子
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发布于 2023-09-28 17:07
江苏
暂无评论,快来抢首评~
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查看16道真题和解析
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01-21 14:34
湖南大学 客户端其它
拼多多服务端研发工程师笔试
四道编程。 算法还没学完呢,进度如下。
艾莉Alliy:
拼多多好像很看重笔试,我秋招的时候笔试ak了,面试问了好多八股,全都说“不会”,照样全部通过了面试
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02-02 13:53
已编辑
京东_创新零售_后端开发(实习员工)
和东哥做兄弟了
ldyllic:
飞神,985+美团+腾讯+京东,无敌飞飞神
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02-20 17:18
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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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