盛美半导体仿真工程师岗薪资爆料

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...

重新改了版简历打算开始投了 然鹅八股和 hot100还没开始背屏幕前的老铁们觉得我能找到暑期实习吗😇

简历该咋优化啊，双9 电子硕士转码 简历不知道怎么优化，求拷打，需不需要一个微服务的项目呢 找暑期实习的话

1. 自我介绍我其实跟一面介绍的差不多 , 之前公司的实习，主要参与 C++ 后端开发工作。 实习期间负责消息处理和服务端模块开发，涉及功能迭代、线上问题排查和性能优化。 技术栈以 C/C++ 为主，熟悉 STL、Linux 多线程和 TCP/IP 网络编程，了解 MySQL、Redis。 整体偏工程实践，关注代码质量、系统稳定性和性能优化，希望继续在 C++ 后端方向深入发展。2. 项目介绍二面比一面问得更深入，围绕项目追问了很多实际场景问题，不只是做了什么，更关注为什么这么做、怎么验证、出了问题怎么兜底大概的追问方向如下: 高并发下延迟抖动时，如何快速判断是锁竞争、I/O 瓶颈还是下游阻塞...