你问ChatGPT一个问题，它给你答案。你问Agent一个问题，它开始计划。这就是全部的区别。一个会自己拆解任务的程序去年有个程序员在推特上发了张截图。他让GPT-4帮他订机票，模型回复了一段完美的攻略，步骤清晰，逻辑严密。然后他又让一个Agent做同样的事，结果Agent打开了浏览器，搜索了航班，比对了价格，甚至尝试进入支付页面，最后因为没有绑定信用卡才停下来。这个差异来自Agent的核心架构。斯坦福大学在2023年的论文《Generative Agents》里把它拆成了三个部分，感知模块Perception、记忆模块Memory、行动模块Action。普通LLM只有一个推理引擎，你给它输入...

秋招这段时间，我前前后后投出去的简历加起来快有一百多家了，忙活这么久，也拿到了一些公司的offer。但其中有的offer实在不咋的，薪资给得太不给力了，比不上其他已经有Offer的待遇，思来想去，我还是准备拒了，要不然我自己留着也不能A薪资，这样也能把这些岗位机会释放出来，留给那些更需要的人其实拒绝的时候我心里还挺纠结的，毕竟之前在谈薪电话里，我都已经口头答应接受offer了，事后再反悔拒绝，总担心会让HR觉得不舒服，甚至影响到他们的招聘进度（我想多了，管好自己就行了）。没想到对接的HR特别大气，不仅没有半句责备，还跟我说“祝顺利”好招好散，再招不难，真心希望所有HR都能有这样的格局和胸襟，让求职和招聘都能多一份舒心和体面，拒了你就再招别人呗嘿嘿嘿

链接 首先先定义dp[i][j] (表示前i个合并后值为j的最小翻转次数) 我们先计算每一组的差值d[i] 显然,对于每一个已经存在的dp[i][j],对于下一个i也就是dp[i+1],有两种可能 不翻转:dp[i+1][j+d[i]]=dp[i][j] 翻转:dp[i+1][j-d[i]]=dp[i][j]+1 这样相当于遍历所有可能,理论上时间复杂度会非常大,但是由于范围的限制和重叠,时间复杂度也就限制在了O(n²),可以接受 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN=1005; const int ...