实习 Offer (SSP) 和 考研上岸，我选了后者，现在有点后悔…说出来不怕大家笑话，当年为了考研，我可是亲手拒了一个大家眼里的“神仙 Offer”（虽说有点吹牛的成分，但那时候确实膨胀，觉得学历到位了 offer 随便拿）。结果现在一看行情……好家伙，心态直接崩了。现在的 Java 后端简直就是“诸神黄昏”，投个简历石沉大海是常事。以前觉得只要会 SpringBoot 就能乱杀，现在连面试机会都难求。说不后悔是假的，有时候真想穿越回去给自己俩耳光。但这世上没后悔药，只能硬着头皮上了。简历贴在下面了，真心求各位大佬指条明路：大家帮忙看看，我这个**“Java 后端 + AI Agent”*...

🌚已经看到前端死过一万次了，我舍友从后端转前端一个月一共就拿到了小厂offer（听起来有点夸张但是是真的，有人指点的情况下）,很多人听别人说也好什么也好看到测开觉得测开容易就想转过来，但是实际上测开现在校招是真的算卡学历，和身边的人聊了聊发现双非本进大厂测开的真的是很少数，有几个双非本211硕说自己在组里是学历最底层。现在版本答案还是前端和客户端，前端一个学校同一个工作室在后段连小厂面都难约的情况下我们大二就有人能拿到小红书和腾讯wxg的实习offer，客户端更别说了，只要all in，大厂真的比其他方向容易太多了。

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...