小红书内推

一、背景 大数据时代，对数据的使用分析频繁，在数仓层面对数据的管理组织都在考虑用新的技术方案实现更快速的数据计算，算力的发展是底层引擎迭代的驱动力；从最最初的MR计算框架到现在的基于Rdd的内存计算模型，再到向量化计算优化，一步步追求更高性能的计算。数据模型的发展也是从最初的银行范式建模，到现在迭代快速的维度建模反范式建模，团队发展从最初的中台团队到现在的BP模式，都在追求极致的效率。目前，在对数据模型层面对长周期的数据进行访问都在追求避免对底层明细数据的过多扫描，从而实现模型计算效率的提升。本篇重点剖析几种数据压缩方案。主要是基于二进制压缩的方案进行数据模型的压缩。 目前，在对实体进行历史周...

上一版简历发出来后被大家批评了，我下去又优化了一下😭

请问简历怎么改啊，投了好多但是没有回应，感觉是简历出问题了

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...