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...

实习第三天了，讲讲感受吧，mentor每天都会喊我一起去食堂吃饭，会给我推荐哪家的好吃，吃完饭还会等我，经常没事，会来问我有没有问题，有问题随时来找他。看到我就一个电脑分屏比较困难，还帮我安排了一个新的显示器，可以看下面的图，到现在都没给我派什么任务，让我先熟悉。反正，心里暖暖的

我觉得首先得好好学习python，而且python真的很简洁高效，人生苦短，得用python嘿嘿，还有python中的Flask要掌握了，就像Java中的spring boot一样还有就是基础知识啦，弄明白Transformer架构，也不用你推导公式，把每个细节都弄清楚，知道Encoder/Decoder是干啥的就行，明白什么是Embedding(词向量)。不懂的地方去OpenAI、DeepSeek或者阿里的千问这样效率贼高