27届双非硕能找到什么样的实习？

一学期后去投实习，前面两年半做的项目太散了，springboot，vue，node，cpp和Android都有，当前目标是springboot+vue的全栈，求优化方向

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...

有一个关于测试面试的问题想咨询一下：最近接触到有些公司连测试岗都要刷手撕了（尤其是大厂和大厂外包，上来发我笔试面试高频100题，我搜了一下都是中高级别难度的）是本人很菜，算法这一块弱到不行才从开发转其他岗位的这种测试考算法常见吗？那么如果找一般的测试测开岗位还需要准备吗（考虑到手撕力扣算法准备周期比较长）谢谢各位大佬指点     #春招

简介为了提高大语言模型的性能使其更可靠，一个重要的提示工程技术是将任务分解为许多子任务。 确定子任务后，将子任务的提示词提供给语言模型，得到的结果作为新的提示词的一部分。 这就是所谓的链式提示（prompt chaining），一个任务被分解为多个子任务，根据子任务创建一系列提示操作。链式提示可以完成很复杂的任务。LLM 可能无法仅用一个非常详细的提示完成这些任务。在链式提示中，提示链对生成的回应执行转换或其他处理，直到达到期望结果。除了提高性能，链式提示还有助于提高 LLM 应用的透明度，增加控制性和可靠性。这意味着您可以更容易地定位模型中的问题，分析并改进需要提高的不同阶段的性能。链式提示...