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...

真的没绷住，小心眼这块，这就破防了也是没绷住🤣

26届，焦头烂额了希望春招能找到工作，求简历拷打

自我介绍了解过什么排序算法，说一下快速排序、堆排序的思路步骤面向对象的三大特性位图是什么？它的使用场景是什么？数据库中索引用的什么结构？红黑树和B+树在插入、搜索时候的区别红黑树的节点规则都有哪些？抽奖系统中异步解耦是用于什么场景，并且是怎么做的？微服务判题系统中提到用了安全沙箱，是怎么创建的？如果是高并发的情况，那么安全沙箱是如何抵挡住高并发压力的？策略模式是什么，它在项目使用中是如何体现的？平时用 ai 都是用的哪些大模型，这些大模型都有什么区别？