首先非常不推荐大家抱着学了什么什么技术我就能进某某公司或者大厂中厂小厂。有这种想法的往往最后会有较大的心理落差，我已经学了某某技术，简历已经加了某某项目，可为什么还是没面试又或者我面试表现的很好了，为什么挂我？成功是多变量从找工作到我们最终入职这个过程有太多的变量了，方向的选择，学习路线，掌握程度，项目选择，实习经历，学历等等，这些点都是需要学习和了解的。还有一些我们不能掌握的，比如公司毁约了，面试官kpi等等。技术固然是大头，但是只有技术在这个整体评分系统里面可能都不及格。了解权重上面说了找到工作的成功因素是多方面的，但是这些因素所占的比重是不一样的，例如很多人会忽视投递时间的重要性，在错误...

这放了寒假真的好焦虑，在准备换简历的第一个项目，大概是用cursor去写的继承了ai功能的平台吧，语音转文字，文生图什么的，用的技术栈还是挺多的，前后端都涉及了，一遍也在背八股，刷算法，工程化什么的，感觉好焦虑，逛了牛客和别人面经感觉自己啥都不会，以前还信誓旦旦说寒假努努力过完年投大厂试试，现在感觉啥都不会了

勤勤恳恳的在工位上干了大半天，看mt不在，想出去接杯热水放松一下，居然半道碰见mt了，还似笑非笑地说我怎么又出来摸鱼了......这个timing抓的好，下次不许了

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...