1. 自我介绍    2. 人事问答：    （1）你的研究方向？你们课题组的研究方向有哪些？    （2）分工？    （3）项目简述：项目背景？解决什么问题？你做了哪些工作？结构怎样设计的？工作过程中有探索性学习？动手实践吗？项目进展？    （4）实验室有多少人？   （5）博士有吗？    （6）做项目会有老师或者博士师兄师姐指导？    （7）往届师兄他们毕业的去向？就业方向？    （8）有投递其他公司的提前批或者暑期实习？投了哪些公司？投的什么岗位？到什么流程了？    （9）期望薪资？    （10）选择企业考量的因素？    （11）谈谈对公司的了解？    （12）通过...

双非25届本科软件工程 一段实习 目前离职等春招 求大佬们看看简历哪里能改改

总的来说，这是一场收获很大的面试，感觉面试官不是以老员工的角度来拷打我，而是以一个引路人的视角带着我去思考一些场景问题，用一些真实场景来向我展示平时所学应该如何应用，然后问问题也都是笑着和我聊天那种问法，感觉是一个很有人格魅力的人，就是在他面前基本上说不了谎，而且感觉他更喜欢那种真诚地回答以及真实的思考，真的对我自己有很大的帮助，真的给字节点个大大的赞

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...