在线下笔面时代谨慎海投

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、...

26届Java，学院本，目前是有两段实习，第一段实习是在一家很小的公司实习。第二段实习目前在一家两百多人的公司实习，刚进来搞了一周的AIGC相关的内容，后面才开始搞一些开发上的活，但是目前是用Python写后端。虽然已经签了三方且三个月过了实习考核就可以转正。但是目前给我的一个感觉不是很想留这，感觉目前完全是给其他部的打杂活，公司对外的开发需求不大。牛友们，这个简历走春招Java还有希望吗

之前日常实习的组 秋招回去了 属于是也是嫡中嫡了 组里人也特别照顾我 薪资也非常满意

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...