一月从大概1.15完成最后一份主要的开发任务之后，大部分时间都在摸鱼，然后可能运维一下负责的项目的线上问题,期间，狄仁杰四部全看完了，我只能说yyds,确实好看，非常精彩，然后就是罚罪二，个人评价是没有罚罪一那么好看，加上12月份的一点时间，也把之前没看完的老九门看完了，还行吧，总而言之，一月份对于我来说，比较轻松加愉快吧

由于今年行情有点异常，很多人拿到了三十大几 K 的 offer， 甚至很多应届就拿到了 40 多 K。 有时候就突然觉得好像很多同学在原本在同一起跑线上，然后一下子经过秋招，可能一辈子都赶不上人家的工资了。心里会觉得凭什么呢？好像他也没比我强太多。但是仔细想想，好像人生就是这样，大部分人能力其实是差不多的，更多不一样的是选择和个人的际遇。想到这里可能心里稍微好过一些。但是也希望大佬们不要再拿着很高的薪资，然后说是侮辱价了，因为很多人拿不到这么高的工资。

俺平时都是在会议室面试的，奈何会议室被另一个同门约了面试了，楼下的实验室又有同门在做笔试，只能跑回宿舍面试。大家都懂互联网的面试指不定就一小时以上了，没有电源的地方真的不敢赌。但是俺们宿舍又属于随性派，摄像头一开就感觉乱乱的，没时间找帘子，尝试两件浅色的衣服挂在了床架上，本人坐在衣服前面，试图制造纯色背景。奈何本人比较较小，衣服也有点小，怎么挡都挡不全，总能从各个小缝隙里瞥见真相。面试官进会议的时候我就想，这局完了。

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...