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...

求求了，🥹🥹

楼主12月中开始投简历，边投边优化简历，一共就只有美团的一个面试，简历有问题吗？牛爷爷拷打一下

很多是基础八股（甚至重复）没回答上的问题：undolog的回收LRU设计碎碎念：我就看到没算法，于是四五天没摸，复习刷的话刷到dp了，lru不记得了每日一念大厂，因为鼠鼠确实很需要钱来着，一些自己想做的事不想爸妈垫钱而已