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先说结论，ai的蓬勃发展对于秋招说来讲毫无疑问是绝佳的机会，从我的角度来看，建议有后端基础的可以全面拥抱ai应用开发岗。  本文从个人秋招视角出发，浅谈各岗位难度差异，以及ai浪潮下为什么要选择ai应用开发这个岗位(综合难度结合周围同学经历，评价较为主观)。 互联网行业的秋招主要分为以下几个大类: 算法岗(含ai infra) : 语言以python为主，毫无疑问的待遇天花板，门槛极高，学历非双九基本机会不大，综合难度5⭐； java后端开发岗：极卷，岗位多，人也多，ai面/笔试/2-3轮技术面，流程教程，难度较大，主要围绕八股及算法，双非有垂直大厂实习经验也有机会，但在横向比较时不占优势，综...

来杭州实习的第三周，天天早九晚六感觉就已经很精神疲惫了，也没有多少私人时间，不敢想象如果是大厂的逆天作息我能活几年。果然人只有真正来上班了才知道自己想要什么，比起天天高强度被压榨拿到一份不错的薪水，我还是更喜欢能边摸鱼边混口饭吃。已经开始准备秋招找国企躺平了，大三想进国企该准备什么，是不是跟私企互联网招聘路子完全不一样，前边的准备是不是一点用没有了

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...