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匿名牛油
2022-07-26 18:28
不愿透露姓名的神秘牛友
发布于北京
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本人211本, 目前大二在字节前端实习,打算本科就业, 接下来想学习后端。 之后做全栈还是agent开发呀? 都有意向。接下来我该怎么样继续推动我的进度呢?
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不愿透露姓名的神秘牛友
02-24 17:04
双非秋招0offer,去实习转正还是allin春招呢?
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01-20 02:07
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年前能找到实习吗
好焦虑 方向确定的太晚了
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02-20 17:18
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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...
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