年后估计会有不少友友要去大城市实习租房了，鼠鼠租房也被坑过不少次，积累了一些经验可以参考一下 1. 找房渠道： 自如，贝壳，各种公寓，这种属于是有保障，房源真实，不会被坑，住的也舒服，隔音好，但是大多数是合租，而且贵 安居客，58同城，小红书中介等等 这些平台没有什么保障，房源价格基本都是假的，等实地看可能都不一样，也会有很多坑中介，但是这里会比自如 贝壳便宜一些 小红书转租 这个如果房源合适，价格租期都合理的话其实挺合适的，但是要跟个人对接 线下扫楼  实地看过 不太容易通过这种方式找到，去线下问保安，去小区找租房的，你也没办法从线上看到房子啥样，时间成本很高 总结：怕麻烦优先自如...

刚刚去面了一家看起来只有10个人不到的小公司。我一进去他们的人：你先填表。然后我就填了如下内容：1. 个人基本信息：姓名，电话，学校等。2. 荣誉证书奖项等我没填的有：1. 个人身份证号2. 家庭地址3. 家庭成员信息4. 从高中到大学的学校信息5. 等...过了一会儿，然后他们把我的表交给面试官。面试官：这张表你就这样填的？那你不用面了。我：😅我寻思着也不是什么国家政府单位，而且还没入职和面试，为什么要填这么多消息？😅

求实习啊

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...