小米北京非技术岗位

从 Yao 等人，2022 引入了一个框架，其中 LLMs 以交错的方式生成 推理轨迹 和 任务特定操作 。生成推理轨迹使模型能够诱导、跟踪和更新操作计划，甚至处理异常情况。操作步骤允许与外部源（如知识库或环境）进行交互并且收集信息。ReAct 框架允许 LLMs 与外部工具交互来获取额外信息，从而给出更可靠和实际的回应。结果表明，ReAct 可以在语言和决策任务上的表现要高于几个最先进水准要求的的基线。ReAct 还提高了 LLMs 的人类可解释性和可信度。总的来说，作者发现了将 ReAct 和链式思考 (CoT) 结合使用的最好方法是在推理过程同时使用内部知识和获取到的外部信息。它是如何运...

一、先搞懂：为啥需要这俩东西？比如你刷短视频时快速滑动屏幕，手机用不用 “每滑 1 毫米就重新算一次画面”？肯定不用啊！要是这么干，手机立马变卡、耗电快。前端也一样：像输入框实时搜东西（你输 “苹”“苹果”）、窗口放大缩小、滚动页面，这些操作会 “疯狂触发代码”。防抖和节流就是用来 “拦着” 这些疯狂操作，让代码别瞎忙活 ——核心就是：省劲儿、不卡顿。二、防抖：“等你彻底停下，我才干活”用你每天都可能遇到的  “电梯关门”  举例：你进电梯后，电梯会说 “等 10 秒再关门”。这 10 秒内如果又有人按电梯进来，电梯会 “把 10 秒倒计时归零”，再等 10 秒。直到没人再进来、10 秒走完，...