个人bg介绍: 专升本 -> 双非硕，硕士转码，在校期间1b1c共计两篇长文(事实上在ai应用开发相关面试时，文章并没有起到太大的作用，也可能是面试的公司规模不是特别大)，在校timeline: 2023年入学时基础比较差，主要以c/c++为主，刚入学时也比较迷茫，在学业上主要以python为主，组内的项目主要以java为主，也算是学的比较杂，当时对于就业的考量是只要比本科强就可以，因为当时的专业为物流，所以基本都是土木相关，这也就导致了无论硕士就业如何，相较于本科而言都是向上的，这也就导致了当时对于就业方向的选择比较随性，只要能找到工作就好。 中间陆陆续续把小论文都撰写好了，在2024...

简历求拷打，投了好几个月，各种各样的岗位都试过，什么消息都没有

如题，鼠鼠28届双非本，应该是学历不好，大中小厂都投了，连个面试都没有。后面只能找我们学院老师，帮忙介绍了个实习，是一个小外包公司，没有实习工资，明明说的是让我做后端，结果进来以后基本没有后端的活，全是前端的bug修改，现在又催着我学前端，说我只会后端路太窄，可鼠鼠只想试试后端去大厂啊，不然这么早来实习干什么。明明之前挺喜欢这个行业的，可是最近几天做下来，真的好累，什么都不会，还被各种催着学一些和职业规划没关系的东西。而且刚才看项目群，发现我们学校前两届acm社的社长竟然也在这个公司，一年前刚入学的时候，他可是让鼠鼠觉得非常大佬，大概率去大厂的人。本来以为鼠鼠的第一条牛客会是什么大厂面经，offer帮选，没想到是这个，哎各位有什么好的建议或者想法可以和鼠鼠说说，最近是真的好迷茫

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...