从我自己的体验来看，嵌入式还行，真的还行。能摸到硬件，能看到代码跑在真实设备上，问题也更具体：寄存器、时序、内存、调度，出了问题就是“它不动了”，很直观。而且学着学着会发现，这条路虽然不算热闹，但也没那么卷到离谱。慢一点，但稳一点。当然，这只是我的个人感受。至少对我来说，嵌入式还挺对胃口的。

刚刚去面了一家看起来只有10个人不到的小公司。我一进去他们的人：你先填表。然后我就填了如下内容：1. 个人基本信息：姓名，电话，学校等。2. 荣誉证书奖项等我没填的有：1. 个人身份证号2. 家庭地址3. 家庭成员信息4. 从高中到大学的学校信息5. 等...过了一会儿，然后他们把我的表交给面试官。面试官：这张表你就这样填的？那你不用面了。我：😅我寻思着也不是什么国家政府单位，而且还没入职和面试，为什么要填这么多消息？😅

对于需要探索或预判战略的复杂任务来说，传统或简单的提示技巧是不够的。最近，Yao et el. (2023) 提出了思维树（Tree of Thoughts，ToT）框架，该框架基于思维链提示进行了总结，引导语言模型探索把思维作为中间步骤来解决通用问题。ToT 维护着一棵思维树，思维由连贯的语言序列表示，这个序列就是解决问题的中间步骤。使用这种方法，LM 能够自己对严谨推理过程的中间思维进行评估。LM 将生成及评估思维的能力与搜索算法（如广度优先搜索和深度优先搜索）相结合，在系统性探索思维的时候可以向前验证和回溯。ToT 框架原理如下：图片援引自：Yao et el. (2023)ToT 需要...