校招offer选择----决赛圈

最近和不少学弟学妹聊天，发现一个矛盾现象：一边是对AI的无限向往，一边是“不知道从哪里下手”的迷茫。作为在字节一线和AI产品打交道的人，我想说：拥抱AI不是选修课，而是这个时代的必修技能。你可以立刻去做以下几件事，一定会有所提升：创建你的“AI角色卡片”学习时：——让它追问你的逻辑漏洞创作时：——专提反常识的观点复盘时：——自动把你的碎碎念整理成SOP玩转“豆包”的隐藏模式别只用默认对话。试试：“请用苏格拉底式提问法，帮我拆解这个产品问题”“假设你是张一鸣，会怎么评价这个校园社交产品？”“用‘第一性原理’重新思考我的求职规划” 会议记录：会后5分钟，AI自动生成：结构化纪要（自动标记TODO、...

bg双非本科，方向是嵌入式。这次秋招一共拿到了 8 个 offer，最高年包 40w，中间也有一段在海康的实习经历，还有几次国家级竞赛。写这篇不是想证明什么，只是想把自己走过的这条路，尽量讲清楚一点，给同样背景的人一个参考。一、我一开始也很迷茫刚决定走嵌入式的时候，其实并没有一个特别清晰的规划。网上的信息很零散，有人说一定要懂底层，有人说项目更重要，也有人建议直接转方向。很多时候都是在怀疑：1.自己这种背景到底有没有机会2.现在学的东西到底有没有用3.是不是已经开始晚了这些问题，我当时一个都没答案。二、现在回头看，我主要做对了这几件事第一，方向尽早确定，但不把自己锁死。我比较早就确定了嵌入式这个大方向，但具体做哪一块，是在项目、竞赛和实习中慢慢调整的，而不是一开始就给自己下结论。第二，用项目和竞赛去“证明能力”，而不是堆技术名词。我不会刻意追求学得多全面，而是确保自己参与的每个项目，都能讲清楚：我负责了什么、遇到了什么问题、最后是怎么解决的。第三，尽早接触真实的工程环境。在海康实习的那段时间，对我触动挺大的。我开始意识到，企业更看重的是代码结构、逻辑清晰度，以及你能不能把事情说清楚，而不只是会不会某个知识点。第四，把秋招当成一个需要长期迭代的过程。简历不是一次写完的，面试表现也不是一次就到位的。我会在每次面试后复盘哪些问题没答好，再针对性补。三、我踩过的一些坑现在看也挺典型的：1.一开始在底层细节上纠结太久，投入产出比不高2.做过项目，但前期不会总结，导致面试表达吃亏3.早期有点害怕面试，准备不充分就去投这些弯路走过之后，才慢慢找到节奏。四、给和我背景相似的人一点建议如果你也是双非，准备走嵌入式，我觉得有几件事挺重要的：1.不用等“准备得差不多了”再投2.项目一定要能讲清楚，而不是做完就算3.不要只盯着技术，多关注表达和逻辑很多时候，差的不是能力，而是呈现方式。五、写在最后这篇总结不是标准答案，只是我个人的一次复盘。后面我会陆续把自己在嵌入式学习、竞赛、实习和秋招中的一些真实经验拆开来讲，希望能对后来的人有点帮助。如果你正好也在这条路上，希望你能少走一点弯路。

第一段在fr实习的时候，拿着自认为满分的初面评估表找leader，结果被一句“人选根本不匹配”说懵了，回工位偷偷抹了把泪。但哭完还是得干，跟着leader逐个人复盘，学她从业务场景选人的思路，还做了匹配清单。后来初面通过率翻倍，还拿下实习生第一。现在悟了，职场挨骂不可怕，可怕的是挨骂后还不长记性。

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...