有人零实习也能进大厂，是因为他们手里有比实习更硬的底牌，高学历背景，985、211的毕业证本身就是一块金字招牌，或者丰富的科研经历，发表过高质量的论文，参与过前沿项目，这些都是能力的直接证明；亦或是那些高含金量的奖项，像ACM竞赛的金奖、Kaggle比赛的高排名，这些都能让招聘官一眼相中，当然，家庭背景硬也是一种隐性优势。总之，没有人能够无缘无故的进入大厂，当然家庭背景很硬也是一种能力

1.大厂 title 加持🤩大公司的名头往简历上一搁，直接就加分！毕竟竞争这么卷，你能进得去，本身就证明简历没啥毛病。关键是得把工作内容挖深了，掰开揉碎了写进简历里，别浪费这个好背景。2.靠谱带教 + 合拍同事 + 舒服氛围👥就算每天干的都是打杂跑腿的活儿，只要这三样到位，这实习就值了！实习做琐事太正常了，但你可以逮着机会就请教领导同事，盯着他们咋干活、咋思考的，这些都是实打实的收获。对咱来说，能学到东西的实习，就是好实习！3.能上手真活儿，攒真本事💪要是不用天天打杂，能独立接触项目，甚至扛下一小块儿具体工作，那可就赚大了！既能提升实打实的工作能力，又能把业务流程摸得门儿清，这种实习含金量直接拉满。说到底，实习有没有用，还是得看自己的感受。要是干得憋屈、内耗严重，那果断跑路别犹豫！要么能给简历添彩，要么能让人干得开心有情绪价值，这样的实习才算没白忙活一场。

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...