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能赢的求职小先锋
2025-09-03 15:25
门头沟学院 前端工程师
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京东简历筛选
京东简历筛选了十天了,天天都刷新简历,一直不捞不进面,是不是默拒了
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球球了给个offer吧呜呜呜
门头沟学院 Java
同,怀疑是不是因为拒了暑期offer,所以就不给面了
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发布于 2025-09-11 10:39
北京
猫喜欢吉良吉影_社畜版
深圳大学 C工程师
不一定,我笔完好几个星期才约面,可能在等部门捞吧
1
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发布于 2025-09-04 17:12
上海
liaoal
门头沟学院 前端工程师
估计是没人捞
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发布于 2025-11-23 21:00
美国
暂无评论,快来抢首评~
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查看10道真题和解析
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01-29 15:28
门头沟学院 前端工程师
深信服前端一面 59min
我已经不在意结果了,因为我已经找到好的实习了,面深信服纯玩,给你们点参考吧
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02-06 08:54
东北大学 算法工程师
大模型简历求拷打
rt,27届末流985本硕,想做大模型开发相关工作。目前该简历战绩:联想oc,人工智能实习生科大讯飞oc,助理研究算法工程师美团一面无消息(大概率挂),大模型智能体后端工程师百度一面挂,NLP大模型算法实习生OPPO二面无消息(估计挂在HR面)得物一面秒挂(KPI面),AI工程算法实习生中电信TeleAI一面挂,大语言模型算法实习生厦门快商通一面挂广州施耐德电气泡池子广电运通一面挂------手动分割线------求各位佬狠狠拷打
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02-20 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...
AI求职实录
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还在等吗
耐面王
已老实
京东进度?
默拒了?
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