面试官：你还有什么想问的吗？ 我：什么时候给我发offer？↑如果你不是很想要这份工作，也可以像我这样问。关于反问环节，很多朋友应该很迷惑，“我真没什么想问的，但是不问有点尴尬，要不问点啥吧？”我也是从这个阶段开始的，但是在我面试了众多公司的AI算法工程师后，还是总结出一些规律。我们应该先明确的是——反问环节对我们的帮助有哪些。首先，通过提问，我们可以直接或间接地获取信息。这个信息包括但不限于： 1.公司产品线，这个是相对容易问到的，例如“我了解到我们公司有xx产品，我想问下您具体是负责哪个业务的？”这个问题是一个不会出错的问题，主要是帮我们判断“这个公司做的事我真的感兴趣吗”，以及引出后续的...

以下为秋招特别不鸣谢名单：wifi 垃圾的宿舍；十点半熄灯的寝室；强迫人实习的学校；疯狂视奸我的前男友；总卡简历的招聘 APP；面试画饼的 HR；无领导小组讨论的奇葩队友；凌晨发笔试通知的公司；改了八遍的简历 ；永远占不到座的图书馆；还有那些让我焦虑到脱发、失眠到天亮，却在最后关头教会我 “扛过去就赢了” 的所有糟心事 ——谢谢你们让我在秋招里摔了无数个跟头，也让我学会了在断网时用流量刷题面试、在熄灯后用台灯改简历、在奇葩面试后忍着恶心复盘、在压力大到崩溃时自我安慰。虽然过程兵荒马乱，但还好没放弃。祝所有正在秋招、已经结束秋招的朋友，都能拿到心仪的 offer，从此远离垃圾 wifi、奇葩队友和画饼 HR，开启人生的新篇章～

社区里全是牛人大佬。大一大二各种比赛，大三各种顶尖实习。研究生的话，我能接受，本科生展现这种实力，我觉得还是太牛掰了。看简历都是各种顶尖项目。都这么夸张了吗。按道理来说，在大学里，做兼职赚钱，成绩优异，英语过得去，有相关的项目经验，只要有任意一两项，我在生活中都觉得他很优秀了。牛客里老是刷出全能怪物，简直非人哉啊。看到都吓人，这真的是人类能完成的嘛。

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...