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...

路过看一眼不说话都要被踹一脚吗

前言：二面已经结束，虽然还不知道有没有三面，但是清楚的是还需要努力哇面试题：很多和项目相关，不太好展开讲，抓几个重点说说。问： 如果你要设计一个登入的功能，说说前后端的逻辑：答： 首先前后端分离，前端需要一个登入的UI组件，还需要在提交前验证一下账号、密码等有没有填好,如(是否为空)，然后向后端发送请求，携带前端输入的信息，接着可以在vite配置代理服务器上解决跨域问题，后端接收请求后，与数据链接验证身份，核对密码等(提了一下，如果是注册就得通过hash加密，不能存储明文)，登入成功就可以在后端生产一个token，这个token可以在返回前端后，储存在localstorage上，这样就可以在一...