网易互娱一面游戏用户运营岗，一面是业务面，少量有关简历的问题。自我介绍2-3分钟实习经历+收获，校园科研经历+获得的能力，体现出特色实习中有什么样的收获？同类型的问题有：实习中的挑战，最大的感触等，最后的落脚点可以落在通过这些挑战获得了什么的感触等对这个岗位的认识从用户运营的对象，手段，目的等方面入手，形成体系，回答会更有逻辑对回答到的几个流程有什么指标衡量？拉新：新增用户数。促活：日/周/月活跃用户、DAOT = 日总计在线时长/日活跃用户数。这是衡量游戏粘性的重要指标。留存：次日留存率，七日留存率等付费：付费渗透率等最近经常玩的游戏开始进入正题了，一定是特别了解或者提前了解过的游戏，网易游...

东南大学27届人工智能，两年半按部就班，中流成绩保不了研，不想考研，准备本科就业才发现学校教的根本用不上。无科研无论文，没有系统学过任何一个技术栈。有一个数模省一，学过机器学习，CV  NLP，搞过一个数据库大作业，BS架构的团购系统，前端后端数据库都是自己+AI弄的。目前准备主攻后端和大模型应用。寒假学习go，准备项目，开学后投递日常实习，同时学习JAVA。目标秋招前有1-2段实习，秋招时主要投后端/大模型应用，也投一投银行。对于这样的规划，各位大佬有什么建议吗

看牛客都好厉害，想知道92✌🏻班里一般有多少有实习的

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...