字节一面复盘三个部分，自我介绍、技术知识考察、实战考察（如果时间允许，实际没有）流程是问简历上的项目，基本是从上往下看到什么问什么，根据简历问到了vue、WXML、CSS、深度学习、色彩原理、图层蒙版的简单知识。项目问题你后面也写过，WXML, 也写过传统的前端，对吧？对你觉得这个WXML和HTML有什么区别呢？ 答：微信小程序接近vue的思想，组件化，库管理更方便。 更好的答案（为什么开发wxml而不使用html）：底层优化：WXML 是为小程序环境量身定制的，它与 WXSS 和 JavaScript 的结合更加高效。功能取舍：标签更轻量级，解析和编译开销小安全：屏蔽了iframe href...

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……

27届本科，写完简历感觉可以直接投字节

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...