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...

面试官开口就问：“同学，你期望的工作地点是哪儿啊？”我想都没想直接说：“广州啊。”对面瞬间安静了半天，然后慢悠悠来了句：“同学，我们总部在北京，秋招也只招北京的岗。”我当时直接懵了，脱口就是一句：“啊？北京？你们公司在北京啊？那北京也行！”

自我介绍随后对项目经历的真实性进行了核实，包括项目背景、团队构成及个人分工；面试官询问是否亲自编写过IIC和SPI的底层驱动代码（回答为是）；对比IIC与SPI通信的区别（主要涉及速率方面IIC较低而SPI较高、IIC为半双工而SPI为全双工、通信结构上IIC支持多主多从而SPI一般为单主多从点对点模式）；介绍BootLoader进行固件升级的整体流程；解释static关键字的用途（可用于修饰变量和函数）；阐述函数指针的概念及其实际应用场景（例如在BootLoader中实现向应用程序的跳转）；说明结构体变量的几种初始化方式（包括定义后逐成员赋值、定义时按声明顺序初始化、以及定义时通过指定成员名...