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、...

RT，深大25届计算机本科，今年5月份就去实习，11月底转正，昨天突然通知要裁员，也算是好聚好散，赔偿还算满意。但是不知道后续要如何找工作，在校学的杂，c++，Python，go，Java都会一点，主学Java，工作做的是 c sharp，个人感觉和Java很像，后续参加社招要如何准备呢，是继续找c sharp相关还是说捡回Java，我意愿还是走后端路线工作六个多月，做的是互联网相关的业务，不是制造业，刚开始做一些小业务，后续做了一些技术框架的升级，类似于springboot的c#版本，例如，把旧的框架换成新框架，自己设计过滤器和中间件之类的的工作。后面就开始做了一些较为核心的业务，直到昨天被裁顾虑就是好像Java方面有半年空窗期，c sharp 市面上岗位少有大佬支支招吗

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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...