真心求给意见，该去哪？

说说自己入职一年半年的感受吧，最大的感受就是人员的流动，和刚入职相比基本是换了一批人，其中有调岗的，有离职跳槽的，当然也有被裁的，我自己也经历了两次小的变动。年龄现状先说结论，公司30以上的员工除了领导基本很少，当然这也和公司和部门有关系，在阿里的朋友和我说他们公司的大龄程序员就比较多，这不得不提一嘴阿里喜欢招92硕了，毕业都25了要是30就给人裁了这才几年。总的来说大厂里面35岁以上的一线员工还是比较少的。裁员的底层原理很多人会比较执着于技术或者岗位，觉得技术不好或者选的岗位不好就容易被裁。技术和岗位只是其中一方面的原因，但是更重要的是公司的业绩，业务是否赚钱，你的领导是否看好你等等。例如之...

给不懂的朋友说一下，实习转正一般是实习几个月，然后在毕业前就开始转正答辩流程，在毕业前就能知道是否转正，毕竟得知自己不能转正之后，还能够参加春招，而如果毕业之后才开始转正答辩，那么万一在你毕业之后转正不通过，那就直接寄了，直接错过春招，相当于直接全部押注在实习转正上面了，不过楼主说话也有点问题，应届身份一般保留两年

真觉得现在找个工作太不容易了，公司的招聘越来越提前，从原先的8月底秋招 年后再春招➕暑期实习，现在变成7月秋招 1月春招 时间线全部往前提，所以学生外出实习的时间也被迫提前……秋招找不到工作，你都不敢休息，年前还得春招，然后中间休息一个年假，回来继续春招，基本可以说是过不好这个年了人也越来越多，越来越卷，学历门槛也越来越高，需要会的东西也越来越多，要学历要能力要思考要各种各样奇奇怪怪的品质大家只能被迫去卷，去堆实习经历，堆竞赛经历，而卷不动的人也没办法完全幸免，也会被身边的人带着焦虑这似乎是一件无解的事情，大家都辛苦了……

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...