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...

如果某天你突然发现，自己的下属，认知很高但之前完全没发现且平时非常低调，那么正常来说，认知高只是他最小的一个优点……而如果这个人认知很高是别人发现告诉你的，那就更不用担心，他对你完全没有恶意，且很珍视现在的气氛和关系。职场

我选体验最差：腾讯外包线上面试，应该是腾讯甲方来面试我，我自诉在字节短期外包项目，表达字节前端技术基建不错，很多都工具自动处理，他表达很大的兴趣，问了很多细节。我做了才3个月，哪里知道很深的细节，回答也是打哈哈。然后在问我，原型链，class，防抖，节流手搓代码。正正面试2个小时，我感觉回答还不错，这次，只要不考虑我的年龄应该是稳了。我的优势是便宜，经验丰富，主要是物美价廉。今天回复我不通过，不通过就被面试那么久，开始就拒绝我啊。体感最差，给我希望，立马浇灭。

Week01的内容不是很多，主要介绍LLM的一些基础概念和提示词撰写的方法论。我的学习顺序是：1️⃣边看Slides边记笔记，把一些面试中可能遇到的问题或者可以和面试官聊天的内容记下来，保存在云端，形成自己的知识文库；2️⃣根据Reading List，阅读推荐的材料、收看推荐的视频，这里发现一个特别不错的方法：有些视频长达三个多小时，平时比较忙根本没时间耐心看完，于是我把视频传到NotebookLM，让他结合我的专业，根据要求生成学习笔记。这样我就能收到一份八九千字的“视频转文字”报告，内容详细且经过梳理，看起来既有效率也更有结构性。还可以让它给我生成一段高质量的讲解视频或播客。3️⃣完成一...