大家好，我测开/测试方向的，LeetCode 总共刷了 430 道，包括 hot 100 全部 + 一点 SQL。 我的经验总结一下： 1️⃣ 测试方向面试题不难，把 hot 100 里面 mid 和 easy 刷熟练，基本够用。没必要刷到 1000 道题，浪费时间。 2️⃣ SQL 必须会，但是不需要疯狂刷，掌握基本语法后分类别刷几道就行：排序、分组、子查询之类的。LeetCode 上都有题，挑你想刷的就好。 除了以上，还有快排，归并等常见排序算法； 设计模式没考过手撕，记忆中就被问了一嘴单例如何实现 sql主要是:力扣sql50题 刷了一半，自我感觉把聚合/左右连接/排序/子查询练熟就行

从11月中hr完到1月多还未开奖，中途也没怎么催，只是耐心等待，后面字节开了，想催一下快手开，这几天打了十几次电话都没人接，也发了好多次短信，没人理，结果我去官网点结束流程，结果直接就挂了[捂脸R][捂脸R][捂脸R][捂脸R]本来对快手还是抱有不少期待的，面试聊的都挺好，方向也和字节一样，在0offer的时候无比渴望快手能发，这一个多月轮询快手状态得七八十次了，最后还是挂了之前搜了非常多次：快手的录用评估会挂吗？现在终于有了答案，会挂的

避雷 石头科技太恶心了，面试全部通过，签完意向谈完薪之后告诉我在走offer审批，审批了一周多告诉我没hc了，让我等春招有hc了再联系我，前前后后折腾了快三个月，真是太恶心了

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...