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...

总感觉自己没有被尊重

这是一个正在开发中的 Unity C# 项目。本次我进行测试的是一份需求案，我已经做了好预制体，而模型需要编写代码。这是一个皮肤系统的开发，主要需要实现皮肤界面 SkinUI 和皮肤属性界面 SkinAttrUI。但是我们项目有需求实现的规范，所以模型需要阅读已有的代码并遵循这些规范。界面大概是这样子的：这是我提交给模型的所有指令：可以说很多细节并未完全在需求案里讲清楚，如果不阅读项目代码那么很难完成任务。而且细节非常多，指令遵循不好的模型可能会遗漏很多细节的实现。环境统一使用 VSCode Copilot + Unify Chat Provider。统一使用 皮肤功能开发.md 文档。Kim...