游卡服务端开发面经（已oc） 一面1.自我介绍2.虚函数和多态3.vector删除一个元素如何实现的，讲讲移动语义，如何回收一个vector的内存（创建一个空的，移动给现在的（挺巧妙））4.讲讲几种智能指针的应用场景、weak_ptr如何保证在使用期间资源不失效的5.socket编程的流程6.进程、线程、协程7.cpu计算密集型任务用多线程还是多协程,为什么8.死锁是什么，如何解决9.每次生成1个1到1亿的随机数、且不重复10.反问二面+hr面1.自我介绍2.实验室项目拷打，做的东西偏底层，为什么想来做游戏3.bustub，为什么用B+树4.了解innodb的页面组织形式吗5.了解mangod...

实习研发薪资独一档，一线城市500一天的话还有房补这样算下来500×22=11000+1500=12500，实习生工资每月过万给的太多了，我了解的大厂实习工资都没这价，按我的经验来讲，像团子百度技术岗位正常就300一天，团子每天30元餐补吧，但字节三餐免费三餐吃的也很好，以后可以考虑有节选节吧，妥妥的天花板，爱了爱了，但节子强度也很大，我有的朋友在节子10-10+-5节奏，多一分价钱，多一分强度而且hr和运营这样职能实习岗位，在一线城市350一天，这个薪资超过大部分大厂的研发实习工资了不亏是宇宙厂，我的梦中情厂

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...