金山新人礼盒开箱

理由1：与父母沟通型话术1：您好，收到贵公司的offer非常荣幸，贵公司的发展前景和公司文化我都非常看好，与我的所学专业也很契合。目前我还没有和家里沟通，等我和家里沟通之后第一时间给您答复（这个时候一般可以拖2-5天，只要单位不催你，你就可以装死）。话术2：您好，这几天和家里沟通了贵单位的基本情况，家里各方面都挺满意的，但由于通勤较远（可替换其他原因）家里有点担心，想问问您公司有没有市内通勤车或者人才公寓呢（这里不管他回答什么，你都可以往下接）？我再和家里商量一下，三天内给您答复（这次如果催得紧最好说个时间，让公司感受到你的诚意）。理由2：系统故障型话术1：您好，我们学校的签约系统是网签。由于...

作为程序员，我发现ai写代码总是会出一些bug我最近想到一个可能的原因：代码本质上不是“顺序的文本”，但 AI 模型是按照语言的逻辑在生成。先说语言。语言是天然的时序性信息：一个词接着一个词，说话的人一句一句说，听的人一句一句听。Transformer 这样的模型，就是把前面的词作为输入，再预测下一个词，然后继续往下推。这个逻辑完全符合语言的规律但代码不一样。编程语言里的很多东西，顺序其实没那么重要。比如在 C 里，你先定义结构体再引用，还是先引用再定义，只要编译器能找到，结果是一样的。代码更像一幅画，画家是一步步画出来的，但观众在看时看到的是完整的一张画。计算机存储图像时，也不会去记录画家的每一笔，而是一次性把每个像素的位置都保存下来。代码其实也差不多，虽然我们是逐行写，但真正运行时，它是作为一个整体被处理的。问题就出在这里。我们现在让 AI 用“写故事”的方式去“写程序”，它自然会经常出错。就算有些 Agent 会不断自我纠错，它折腾半天，还是没能改对，就会怀疑：是不是一开始把代码当成语言来处理，就是方向错了？也许未来的代码模型，不应该完全依赖时序展开，而是要找到一种新的结构？既能理解 token，又能直接理解代码的整体逻辑

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...

各位佬们，想问一下通信转码应该从何学起呢，本人25届北交通信一战哈工大失败在家二战，今年感觉能进面但是不敢说稳上，投了长春的中车解放还有红旗，解放直接进人才库，都是软件方面的，实习只有一段学校安排的为期半个月通信实习，毕设项目是深度学习方面的水的不行的一个题目，有py，C的基础但不多，算法基本上全靠ai，还有救吗大佬们，可以的话请帮我指点一下简历该如何修改然后也想问一下大佬们的面经，感谢大佬们。