一、写在最前面：这是一个找实习经验贴，主要记录找实习的准备过程、各个厂的面试体验以及心路历程，帖主是保研er，最后并未选择本科就业，因此本文还会夹杂一些生涯规划方面的思考。帖主的主要投递方向是开发岗（C++/Java/AI infra），本帖涉及的经验也大都集中于此，部分经验和算法岗是通着的（看了应该没坏处）。二、个人背景东南方中流985软件工程专业，绩点排名30%左右，综测排名5%左右计算机设计大赛省特国二（水赛）、蓝桥杯省二（莫得含金量）、国家级大创*1、奖学金若干（无国校奖）、学生工作经历若干。研究方向：AI system投递暑期实习前的实习经历：大二暑假 华为 公共开发部 ICT产品与...

从我身边的情况来看，实习和不实习差距真的很大。身边实习的基本都能去T0,T1级以上的大厂，工资起码55w。没去实习的，就只能去一些国企，小厂，工资还没有超过25w的。

据说已经有人前几天刚被优化，成了1/3500。这次涉及手机部、互联网部等多个部门。绷不住的是新系统刚上线就被裁，有人干了一年啥也没拿到，股票还被扣了。补偿方案是N+2。部分存在只给N。更离谱的是应届生都不放过，HR还想让人自己走不用赔钱！一下子从米粉变成米黑了致敬保时捷终究还是成不了保时捷

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...