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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...

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1. 做一个自我介绍，重点讲一下你的项目经历参考回答方式：基本信息：我叫XXX，XX大学XX专业，预计XX年毕业，主修嵌入式系统方向技术背景：熟练掌握C/C++、Linux系统编程、数据结构算法，有X年的学习/实习经验项目经历： 项目一：基于STM32的智能监测系统，负责传感器驱动和数据采集模块，使用DMA+RTOS实现多任务调度，解决了实时性问题项目二：嵌入式通信系统，设计了可靠的通信协议，实现了CRC校验和超时重传机制个人特点：学习能力强，能快速上手新技术，对底层驱动开发有浓厚兴趣，能吃苦耐劳控制在2-3分钟2. volatile关键字的作用是什么？什么场景下使用？答案要点：1. vola...