当年楼主被自己两年的算法功底冲昏了脑子，什么力扣、剑指都不屑于刷，凭借着在学校搞acm的底子，秋招侥幸过了美团的笔试和一面。那时候的楼主一个offer没有，做梦都想有一个offer保底，二面等待面试官上线的时候，我满脑子都是showmaker的那句话，我必须考虑这是不是我此生仅有进美团的机会。面试一开始，Java八股文、Spring八股文都背的顺风顺水，但事情从我的一句“分布式就是微服务”开始不对了起来，楼主当时只会增删改查，顶多写一个后台管理系统，对分布式的概念就是SpringCloud那些鸡肋概念。所以楼主阐述这句话的时候没有觉得一丁点不对，甚至我认为我说的就是对的，然后面试官就开始揪住这...

库洛：简历挂鹰角：简历挂莉莉丝：笔试挂柠檬微趣：一面挂网易雷火：一面挂腾讯天美：二面挂米哈游：简历挂总结：这次主要是尝试一下看看面试都问些什么，然而面试内容没有想象中的这么难，都是偏基础的八股+项目的一些探讨。但是可能会问的很深。让我意外的是面试的手撕代码都非常简单，基本都是见到就秒的题目。但是对一些知识掌握的不是很熟悉，加上表达能力可能不太好，所以都挂了。简历准备的时间较少，所以很粗糙简陋。请教一下大佬们有什么需要修改的地方，还有还需要学一些什么东西吗。希望暑假能够找到心仪的实习。

很感谢腾子给机会，迷茫了一整年，总算有结果了，还想问问有佬知道iegg部门如何吗

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...