诺瓦offer

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...

嗯，对，你一个人顶10个人吧

下午五点多给我打电话问还看不看春招机会

1. 先介绍一下你简历上最核心的项目，重点说说你负责的模块参考答案：1.项目整体介绍 我做的是一个基于FreeRTOS的智能机器人控制系统项目，主要应用在工业自动化场景。系统需要实时处理多路传感器数据、执行运动控制、处理通信指令，同时还要保证系统的稳定性和实时性。整个项目历时8个月，我主要负责底层驱动开发和实时任务调度模块。2.我负责的核心模块 我负责的是传感器数据采集和电机控制两个核心模块。传感器模块需要同时处理IMU、激光雷达、编码器等多种传感器，采样频率从100Hz到1kHz不等。电机控制模块实现了PID闭环控制，要求控制周期稳定在1ms以内。这两个模块对实时性要求很高，需要精心设计任务...