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_立夏本夏_
2020-03-22 20:06
西安工程大学 售前技术工程师
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害,会错意了,不过错题好多,十个题,就有两道题目是错的😶,……写阅读去啦……
2020-03-22
在牛客打卡20天,今天学习:刷题 10 道
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01-15 14:51
西安交通大学 自动化测试
985本的光环可以吃一辈子么
可以的,大家知道我学历后,都说985的怎么也来干这个了
用微笑面对困难:
985只有在应届生里面的优势是断层的在社招或者更远的工作中算是后续能力优先级
工作压力大,你会干什么?
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02-20 17:18
已编辑
黑龙江大学 Java
agent实习都干什么?什么是ReAct和Planning & Extractor?
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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