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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...

1. SIFT、SURF 和 ORB 的区别SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)提取尺度和旋转不变的关键点，匹配精度高，适合复杂场景缺点：计算量大，早期受专利限制SURF (Speeded-Up Robust Features)SIFT 的加速版本，计算速度快，性能略低于 SIFT缺点：仍受专利限制ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)免费开源，速度快，适合实时应用缺点：特征点稳定性比 SIFT/SURF 稍差，抗尺度能力弱2. 如何使用 ORB 进行特征检测ORB 是快速特征检测算法，结合了 FAST 关键点检测...