一整个面试下来，感觉正浩的技术面真的很扎实！趁热乎整理一波面经（纯干货版），希望能帮到准备面试的学弟学妹们～ 【结尾有血泪总结建议！】🔧 【一面 · 硬核技术面】面试官问的非常细致深入🔥，主要围绕电源知识，我总结出的题目供参考：1为什么相同载波频率下，单相全桥用单极性倍频比双极性调制，变压器发热少？2为什么光靠软件死区不够可靠？（死区门道多啊！）3MOSFET vs IGBT，优缺点怎么选？（器件基础）4LCL滤波器咋设计？（公式忘了，幸好说清了关键参数影响😅）5LC vs LCL滤波器区别？6逆变器输出电流THD从3%降到2%以下，你会改啥？7Boost拓扑和输入输出关系？（基础中的基...

目前在一个小公司里面实习，感觉学不到什么东西想跑路了，在公司做的项目不太上得了台面。上周面了亚信深圳，有个八股答不上，说今天出结果，现在还没收到消息应该是寄了。请问各位大佬，我现在应该是学学agent开发还是继续Java还是趁早转行呢？而且觉得自己挺废物的大学大部分时间都在玩

如果是开发岗也这样对我就好了😂

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...