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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...

一、写在最前面各位立春快乐。不知道牛客的小伙伴们最近过得怎么样？是已经上岸开始享受所剩无几的大学生活，还是正在沉淀准备春招，或是已经在跟生活对线了？我的秋招在十二月初结束，距今已两个月。当时拿到了某中厂前端开发offer及几个意向，考虑到网签即将截止且身心俱疲，便没有继续面试直接签约。最近看到小黑菌大佬的帖子，深受启发，于是也将自己的心路历程与经验分享出来，希望能给同路人一些参考。本文大纲：个人背景本科就业与读研的取舍为什么选择前端/什么样的人适合前端时间线与阶段性任务名词解释二、个人背景西安电子科技大学通信工程专业，绩点排名比较靠后，有挂科经历，有一个很水的竞赛获奖以及奖学金、无论文发表。转...