校招 Go 后端开发实习准备

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...

最近Open AI 一篇新的论文简单的解释了为何 AI 会产生幻觉。这篇论文大概总结就是：仅仅是因为 AI 被训练成可以回答所有问题，回答“我不知道”是最低评分。而很明显 AI 不可能无所不知，再加上 AI 又有编造的能力。所以，胡编乱造就成为 AI 自然的选择，于是幻觉就出现了。那么，解决办法就出乎意料的简单：告诉 AI 在足够自信（90%）的情况下提供回答，否则，回答我不知道。所以归根结底，还是用户需要 AI 无所不知的欲望，让 AI 开始瞎编（能力一直都有）。当然，这个论文也揭示了一个很可怕的事实：AI 能否撒谎早就不是问题了，AI 从诞生开始就善于撒谎。而更进一步的问题是，如果 AI 回答我不知道，用户可能反而更倾向于使用会编造回答的 AI 。最好的解法是在训练过程中让AI敢说不知道，而用户也能逐渐认清事实：AI解释不了一切。

题目1：青蛙跳石子

边缘部门都算了，还边缘组，稳定性不如小公司，分分钟裁应届，产品都不赚钱了，你还想呆多久，整个组都散了都说不定，你指望你能妙手回春吗。还躺平呢？能不能呆半年都说不准。越是学历差，越容易进大厂边缘部门。你要多关心一下组里赚不赚钱，核心不核心。