📦两个部分：上班感受+公司福利～ 上班感受：快节奏 体验感十足 ⭐️ 学习：每天时间很快也很累，感觉要学的要做的东西真的太多，我会不断的向内求，如果有问题我会及时记录然后及时询问前辈，作为刚入职小白，新知识根本学不完！抽空学！ ⭐️ 通勤：住在公司附近所以步行十分钟左右，早上9:30打卡 也可以十点（如果你前一天加班到十点）奈何早上床成了我的老家😭早上必须咖一杯 一月可以迟到60m很人性化 五次补卡哈哈哈 ⭐️ 两周感悟：高效办公！合理分配时间！任务清单明确！把更多的时间花在有意义的内容上！！！抽闲暇时间做一些赶进度工作！勇敢！ ⭐️ 部门氛围：同事和leader无敌好，来的第一周就请我们...

真有点逗了这个公司，一面过来发现是hr来面我，我还吐槽说怎么来个hr一面，然后我简历很多都写了的内容她还要再问一遍，当时就觉得有点奇怪，后来面完了过了两天发现当时都没收我简历直接面的，然后今天半夜发挂了的通知，其实我很好奇的是这种kpi面意义在哪，我看他约了好多天面了，一个mini公司哪来这么高的kpi（面多了习惯了，不生气，只是有点好奇这种kpi是因为年底了要把一年的kpi刷够吗）

两段实习了，下段想去大厂试试看，go，Java都可，偏向做go，求大佬们帮忙拷打下简历和提升方向

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...