刚进大厂，你会发现一切都比想象中有秩序，也比想象中更高压。早上打卡，电梯里都是低头刷手机的人；开会总有 PPT、KPI、deadline，每一句话都像在考验你的专业度。你会感受到“效率第一”，无论是代码提交、文档整理，还是团队协作，都有明确流程和规范。但同时，大厂也有它的温暖：完善的工具链、稳定的项目架构、成熟的 onboarding，让你少走弯路；同事之间的技术分享、内部培训，让你能快速成长；偶尔的团建、零食柜和下午茶，又让紧张的工作多了几分轻松。最明显的感受是——你总能看到自己的成长，但压力也一直伴随。时间管理、沟通能力、学习能力，都被放大考验。大厂上班，不只是工作，更像是在一个“加速器”...

社区里全是牛人大佬。大一大二各种比赛，大三各种顶尖实习。研究生的话，我能接受，本科生展现这种实力，我觉得还是太牛掰了。看简历都是各种顶尖项目。都这么夸张了吗。按道理来说，在大学里，做兼职赚钱，成绩优异，英语过得去，有相关的项目经验，只要有任意一两项，我在生活中都觉得他很优秀了。牛客里老是刷出全能怪物，简直非人哉啊。看到都吓人，这真的是人类能完成的嘛。

朋友们，我是26届的，虽然是软件工程专业，但是我不会写代码，有过两段销售实习生的经历，但是我不太喜欢做销售，大家有没有什么就业方向的建议呀

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...