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M.Ace
2020-05-11 16:57
广州中医药大学 Java
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2020-05-11
在牛客打卡32天,今天也很努力鸭!
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01-30 13:42
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最近海投被拒得丧失信心了,只有很少的几个面试,而且都是小厂,很多小厂都过不了初筛,这简历真这么差吗。是项目的深度不够吗,还是写得有问题?没有大佬能看一下这份简历要怎么改啊
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01-26 16:59
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1.极速Landing入职第一周,就能快速摸清团队架构、核心业务与关键流程,主动熟悉环境、索要资料,对自己的实习目标有清晰规划。2.主动学习不满足于被安排的任务,会主动利用文档、课程和搜索工具拓展认知,并愿意深入追问业务逻辑背后的“为什么”。3. 会排序优先级能判断任务轻重缓急,主动与 mentor 对齐期望和时间节点,兼顾效率与质量,不被琐事带偏节奏。4.高情商沟通懂得在合适时机、用恰当方式沟通,能融入团队文化,人际关系融洽,也愿意主动分享与协助同事。5.踏实靠谱交付扎实、细节到位,有复核习惯,对基础工作也耐心负责,懂得“小事不出错”是建立信任的基石。6.闭环力强事事有回应、件件有着落,及时同步进展,主动汇报结果,永远不让事情石沉大海。7.主动沉淀擅长整理复盘,将过程、经验、资源转化为清晰文档,后期甚至能输出总结与优化建议,为团队留档。愿你也能成为那个让人眼前一亮的人。
潇洒的绿色烧麦:
我是mentor我希望他能把所有我交代的需求都完美的处理好,其他时间不要来找我
你的landing期是如...
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昨天 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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