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...

大学爽玩了3年的混子，大多技术栈仅仅知道皮毛不要细看下面的专业技能，全是抄的，实际上稍微深一点就不会，各方面八股搜集全面了，但还没有开始系统性的理解记忆。项目 点评+自己搞出来的小巧思玩具项目，理解深度还有欠缺，需要慢慢全面搞清楚就这个简历而言，大佬们有什么建议吗因为hot100还没开始刷。准备寒假把简历打磨实践好，八股理解理解记忆，到开学刷刷算法，打算无实习直接冲暑期实习了

📍面试公司：字节跳动🕐面试时间：2026.1.30💻面试岗位：运维工程师❓面试问题：看着简历问的，问了很多和大模型相关的问题（因为自己可能偏向大模型），比如介绍一下transformer，QKV层为什么要做根号和加一层softmax,什么是RAG，具体流程上什么？说说如何应用到具体业务上面？如何克服幻觉？面了半个小时之后手撕代码，打印螺旋矩阵，不能开辟O（mn)的空间，直接输出🙌面试感想：整体难度不是很大，但后续还是看具体双方的匹配程度，很多时候面试过或者不过，不是因为技术问题，而是双飞的匹配问题