核心定义ReAct 是能让大模型“边思考、边行动”的推理框架，让 LLM 像人类一样通过多轮交互解决复杂问题Thought-Action-Observation 运转逻辑ReAct 循环中有三大要点：Thought：模型分析当前的局面，大任务拆解成子任务，决定当前最需要做什么Action：根据前面的思考结果，生成具体的操作指令Observation：接收真实环境对操作的反馈结果这就有了一个闭环：想清楚再做，做完看反馈，基于新反馈接着想ReAct + Function calling 怎么运转？在 ReAct 需要与外部系统结合时，免不了调用工具，执行链路如下：评估与决策：模型接收用户请求，判断...

要么不回。要么回的就是些这😅

论文马上送审了，无意间在小程序上再次看见了自己的高考成绩，发现高考已经过去快10年了。一起参加高考的同学现在只有几个还在继续深造，有时候真的会畅想选择了另一条路的自己会是怎样。

寄啊，面完感觉就寄，ai 用多了业务上说的还好，但是基础上就出问题了实习业务讲一下用 ai 做过什么工具吗sse 和 websocket 区别和使用，轮询和 websocket 之间纯 css 实现拖拽简单的 js 例子题css 盒模型怎么画一条 0.5px 的线cors 跨域相关的算法字符的最短距离ai 方面相关的业务聊了半小时多，基础面试官看我差一点😭就没有深入了，算法是一道简单题总结：还是太菜了我，这几个月 ai 确实做了很多，但是还是把很多基础的忘记了