现在在一家小厂实习Java，没有学到太多东西，可以转正，但是转正只能给到5-6K，所以是现在辞职准备春招，还是边实习边春招啊，友友们有什么建议

每年 秋招（9~12 月）和春招（2~5 月），成千上万的计算机专业学生涌入求职市场。很多同学在求职过程中，会遇到各种 踩坑 问题：简历投递无反馈？笔试、面试总是卡壳？通过技术面却被 HR 卡？拿到 Offer 却发现是坑？这篇文章将详细拆解秋招/春招的全流程，并告诉你如何避坑，帮助你顺利拿到 Dream Offer！1. 求职时间线规划秋招 vs. 春招：有什么区别？规模大（主要针对应届生）小（补录 & 实习转正机会）竞争高，提前批 & 正式批竞争激烈相对较低，但岗位有限招聘企业互联网大厂、金融、国企、独角兽等补录岗位，部分公司有批量招聘求职策略提前准备，重点关注提前批 &a...

基本上过完年就要忙着改简历，背八股，现在的这个实习预计三月底离职，三月初的时候一边实习一边投暑期，走完流程估计都五月份了，六月底入职暑期实习，实习到八月初要准备转正还有秋招提前批了，九月十月秋招，这还是时间线正常的情况下，但凡有一点提前都能打我一个措手不及，前途光明我看不见啊许愿各个大厂offer向我飞来

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...