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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...

目前0实习，想年后找一个，求拷打简历

/(ㄒoㄒ)/~~发现自己好菜，下午浅浅罗列了自己在这家想转正的公司犯过的错，我的老天奶这种人我都不想给转正pwp交付前未问清交付标准问题：第一次处理图鉴时没问运营交付给后端的文件格式。解法：无论第一次做啥事，都要问清what、why、交付标准。画原型时把功能揉在一起问题：画原型时，只画了功能区、各种按钮的样式，未呈现清楚点击每个按钮后的结果。解法：画原型时，除非按钮点击后不会关联其他状态，否则要呈现整个页面。页面信息过载问题：做新春活动时，最初针对新老玩家展示相同的问题：如果你是新用户你需要干嘛，如果你是老用户需要干嘛。解法：直接判断用户状态，新/老用户展示不同类型的文案。要提炼要点，尽量减...