刚进大厂，你会发现一切都比想象中有秩序，也比想象中更高压。早上打卡，电梯里都是低头刷手机的人；开会总有 PPT、KPI、deadline，每一句话都像在考验你的专业度。你会感受到“效率第一”，无论是代码提交、文档整理，还是团队协作，都有明确流程和规范。但同时，大厂也有它的温暖：完善的工具链、稳定的项目架构、成熟的 onboarding，让你少走弯路；同事之间的技术分享、内部培训，让你能快速成长；偶尔的团建、零食柜和下午茶，又让紧张的工作多了几分轻松。最明显的感受是——你总能看到自己的成长，但压力也一直伴随。时间管理、沟通能力、学习能力，都被放大考验。大厂上班，不只是工作，更像是在一个“加速器”...

现在已经流转了三个部门了

身边认识的不少朋友要么0 offer，要么只有不到20k的offer，其中不乏有背景好的985的同学，可是在网上你甚至能看到 28k劝退价 35k侮辱价……虽然有些人的背景确实好，但是不至于说开30+是侮辱他吧，所以有些时候你都不知道说这些话的人是纯纯出来秀优越感恶心人的，还是真觉得年薪50多万是侮辱他…… 多少有些装了吧所以来到互联网之后，我会发现这个世界太魔幻了，有一大堆生化环材还有文科的同学毕业即失业，或者只能拿到7k 8k的工作(背景好的双9能拿的多一些，但很多也比不到互联网大厂23k的白菜价)有一大堆学历较低的计算机科班同学毕业即转行还有一大堆的人嫌一个月20多k太少了，活不下去……

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...