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...

入职B站前端实习的第一周，最大的感受就是"二次元浓度"真的很浓！从电梯里的手办到同事们的工位装饰，处处都能感受到浓厚的二次元文化氛围。工作时间很人性化，10:00-19:00的弹性工作制对实习生很友好，基本不加班。最惊喜的是团队氛围超好，mentor特别nice，会耐心指导技术细节，还会主动分享职业发展建议。入职第一天就做了破冰小游戏，很快就和组里的哥哥姐姐们熟络起来。技术上收获很大，能接触到真实业务的完整开发流程，从需求评审到代码review，再到性能优化，每一步都有资深工程师指导。每天还能看到各种新番讨论，感觉在兴趣驱动下学习效率都提高了不少。真的是"梦中情司"了，强烈推荐给热爱二次元文化又想提升前端技术的小伙伴们！

我真怒了，我们部门经理说我现在没事干，让一个老员工带我弄一个项目，然后那个员工好像不知道我们叫啥，反手给另一实习生拉进群了