核心定义ReAct 是能让大模型“边思考、边行动”的推理框架，让 LLM 像人类一样通过多轮交互解决复杂问题Thought-Action-Observation 运转逻辑ReAct 循环中有三大要点：Thought：模型分析当前的局面，大任务拆解成子任务，决定当前最需要做什么Action：根据前面的思考结果，生成具体的操作指令Observation：接收真实环境对操作的反馈结果这就有了一个闭环：想清楚再做，做完看反馈，基于新反馈接着想ReAct + Function calling 怎么运转？在 ReAct 需要与外部系统结合时，免不了调用工具，执行链路如下：评估与决策：模型接收用户请求，判断...

暑期实习从2月开始投，面了两个月，流程该挂的都挂完了，腾讯字节一共号称是1.7w个hc，不知道都发给谁了，估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿，没进面。携程：3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面（hr面）4.14 英语测评4.23 offer（已拒）腾讯：2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面（挂）3.11 teg一面3.21 teg二面（取消）3.31 teg一面4.10 teg二面（挂）4.21 wxg一面4.24 wxg二面（挂）字节：1.28 aml约面（取消）3.17 火山一面（挂）4.8 aml一面（挂）4.20 抖音data一面（挂）阿里：3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面（取消）4.15 淘天hr面4.16 淘天offer（已接）4.21 高德一面（取消）4.22 淘宝闪购一面（取消）面试最大的感触是，现在撞上ai转型，一堆老业务急着转向，新业务非常不成熟，研究型的组bar非常高根本进不去，业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活，面试却又要问算法，另外agent的落地也远没有那么广，绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag，其余少部分真的在搭agent的，基本不能在线上服务用什么很智能的模型，现阶段成本太高，进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底，除了业务场景的应用和数据经验以外，技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好，之前判断失误了完全没投，秋招不知道还进不进得去。

坐标某百人厂，一直在帮组里招实习。社会上都在说卷实习卷经历，简历也确实收到很多，不错的同学大方给offer。但来了基本干不满三个月，最快第一天就走，告诉我"这活没意思不符合预期"——咱就说第一天你能干啥？还有一个月、两个月就走的，撑到三个月的真的稀有。dirtywork多？真不是，想干别的随便挑。压力大？没让加班。公司没有加班文化薪资低？平均水平甚至比某些大厂给得还多。我每次都问离职原因，答案肯定不真也不会明说。说"不满三个月给不了实习证明"（面试时也讲清楚了），人家来一句"无所谓"。你说进不了大厂在我这凑合？我问了在大厂的前同事，情况一模一样，说走就走，不管你是不是大厂。so？这些没干几天就走的同学，是用实习来体验生活吗？还是真有人逼着你们实习🤣蹲一波实习生的真实回答，我是真的好奇。

简历里一写单片机项目，十个人里有八个是 STM32F103C8T6。再往下问，还是点灯、串口、中断、PWM、OLED、DS18B20、超声波、循迹小车那一套。这套东西能不能学？当然能学。问题不在于你学了 F103C8T6，而在于很多人学完之后，以为自己已经“会 STM32 了”，然后就停住了。真到了面试里，面试官想看的不是你会不会点灯，而是你有没有从“会调用 HAL”走到“理解 MCU 系统”。说得直接一点，STM32F103C8T6 可以当起点，但绝对不能当终点。先说结论：F103 适合入门，但不适合长期停留STM32F103C8T6 的价值主要有三个：资料多，环境成熟，适合快速上手外设典型...