说说大家都比较关心的加班和💰问题 目前没有加班，甚至运中也有大假了，而且简化汇报形式（不做ppt）是真的 💰前几天发了半个月的，比我想象中的要多！ 还有一次性安家费、餐补啥的！ 总之来说待遇是不错的世界五百强-美的集团2026届校园招聘启动啦【企业介绍】集智能家居、楼宇科技、工业技术、机器人与自动化和创新型业务五大业务板块为一体的全球化科技集团，世界五百强企业【招聘岗位】涵盖信息技术、研发技术、财务金融、管理等八大职业群，海量岗位任您选择 【工作地点】佛山、合肥、上海、广州、深圳等40+海内外城市 【投递链接】https://careers.midea.com/recruit-school...

现在求职圈，实习早变成了数量竞赛，人均四五段大厂实习的分享，仿佛经历越多越稳。但这完全偏离了实习的核心价值 —— 它不是堆砌履历，而是低成本试错和验证适配度。对学生来说，1-2 段实习足够了，关键要搞懂两点：一是行业真实运转逻辑和 JD 描述的差距；二是岗位日常是成长还是消耗，值不值得深耕。反之，短期高频的实习反而会成减分项，容易给招聘方留下目标模糊、稳定性差的印象，最终也沉淀不下可迁移的能力。若一段实习只为简历多一行公司名，毫无含金量。说到底，实习不是焦虑的筹码，少而深远比多而浅更有价值。

秋招圆满结束啦，成功以本科学历进入字节算法岗。你可以永远相信ACM竞赛的力量！upd：投简历的时候只有银牌，金牌是投简历后才拿到的。

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...