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...

不知道为什么会有这种雷霆惩罚

题干分析 题设给定一个爬楼花费数组，记录每到一个台阶需要再向上爬所需的花费。要求我们求解从下标0或者1开始爬楼到达楼顶所需最小花费。 算法思路 基本的线性DP问题。根据题设我们可以假设初始我们从下标-1处出发，到下标0或者下标1，此次出发无花费。因此设数组表示到达下标为i的台阶所需花费，初始条件为：  我们的目标是到达楼顶，即求。 我们将总目标进行拆分：由于到达下下标为n的台阶只可能是从下标n-1的台阶上花费cost[n-1]上来，或者从下标n-2上花费cost[n-2]上来，我们取其中的最小值，由此DP状态转移方程为：  同时我们不难观测到整个DP状态转移过程只涉及相邻的三个DP状态，完全可...