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...

能找到实习吗      

讲讲实习的项目static 关键字的作用final 关键字的作用interface 和 abstract 有什么区别final 能修饰 abstract 吗？ArrayList 里加元素的过程ArrayList 里 add 的效率如何 O（1）吗还是 O（n）要考虑扩容如果 remove 和 add 同时进行呢？ArrayList 和 LinkedList 是否现成安全HashMap 的查询时间复杂度设计一个数据结构，要求动态插入删除并且可以随时知道比 k 小的数树状数组、平衡二叉搜索树（红黑树） + size 标记、跳表如果同时需要立刻知道中位数呢？双堆模型（大根堆+小根堆）如果一个文件，在...