msra无内推，一个月无回信

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...

和mentor的第一次谈话在谈话的最后，mentor跟我说：“我希望你把我当成资源，而不是老师。”“资源”这个词直接而准确，让我一时恍然。从小到大，“老师”总是连着某种规矩与距离，让我们习惯于被动等待教导、听从指令，把自己放在一个被定义的位置上。而“资源”，主语变成了“我”。这意味着我要主动去勘探、获取自己真正需要的东西。因为最清楚自己成长渴求的，正是我自己。这种主动的探寻与吸收，才是扎实的成长。以前觉得“资源”听起来功利，但现在有了不同理解——它其实接近“把自己当成产品”，持续积累知识、能力和格局，成为对他人有价值的人。这种价值不必宏大，可以对事、对人、对团队，也可以对自己在乎的领域。重要的是让“创造价值”成为思考与行动的一部分。汲取，是为了将来能够给予；提问，也是为了有一天可以解答。让自己有价，才能对未来有用。谢谢mt，受教了

兄弟们，计组擦边挂了，老师没捞，估计因为出来实习平时分有点低。挂科影响找工作吗

作为嵌入式工程师，回顾过去的工作，AI时代带来了显著变化。以前，我的工作几乎全部依赖手写代码、调试硬件和排查问题，繁琐且耗时。每当遇到复杂的系统问题，调试、优化、查漏补缺都需要投入大量精力，工作压力大，时常加班。现在，AI工具极大提高了我的工作效率。自动代码生成、错误检测和优化建议减少了很多低价值劳动。AI帮助我快速处理硬件调试、内存泄漏、性能瓶颈等问题，节省了大量时间，让我可以更专注于系统设计和创新。虽然AI让工作变得轻松，但挑战依旧存在。嵌入式系统的复杂性要求我仍然保持扎实的专业知识和创新思维。AI为我提供了更高效的工具，但真正的创造性工作仍然依赖人类的思考。