重庆的重油高科有人了解吗

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...

兄弟们是我的简历太不行了吗还是项目太简单投了很多没面试

说的就是我 刷到30W以下offer：嗯，正常水平刷到30-40W offer：ber,这么多刷到40-50W offer：眼睛刺痛刷到50W以上offer：划走划走为什么：我每天996，他拿50W我拿15W？

面试题简述在实际的意图识别场景中，用户输入往往并非完美清晰，可能包含模糊意图、多意图或意图重叠等情况。你是如何建模和处理这些问题的？面试官想听的1、是否理解意图的自然模糊性和重叠性。意图识别绝非简单的单一分类问题，用户的输入通常是复杂的，带有模糊性，甚至多个意图在同一句话中同时出现。能否从根本上理解这一点，对整个模型设计至关重要。2、分类只是手段，最终目标是产生有用的决策结果。模型训练的目标不仅是做出预测，更是通过这些预测，给出有意义的决策，引导系统如何应对不同类型的用户请求。3、模型之外的策略设计同样重要。意图识别是个系统工程，不仅仅是数据 → 模型 → 输出这么简单，还涉及到阈值设置、决策...