宇视你是不是牛逼了？

很多人实习结束后都会陷入一个误区：觉得自己每天都在重复打杂、整理数据、改边角bug、帮忙跑流程，忙活一两个月，最后简历空空如也，没有任何能拿出手的含金量产出。其实真不是大厂不给机会，而是大多数实习生太被动，等着导师派活、等着别人教、等着任务上门。我这段时间的实习最大感悟：实习的产出从来不是等来的，是自己主动问、主动学、主动揽来的。哪怕只是普通业务岗、后端基础岗实习生，只要找对方法，完全能把无效打杂，变成能写进简历的硬核成果。首先，所有实习成长的核心，一定是啃透部门文档，这是最快出产出、最容易被忽略的捷径。绝大多数新人入职，扫两眼文档就觉得枯燥难懂，转头就等着导师安排简单活混日子。但部门文档是整...

二战寄了，然后包装了一下简历，投出去没人搭理我，问ai感觉千篇一律的车轱辘话，厚米们我这简历有什么优化的地方吗，信息不够精炼吗😇我投的7 8k岗位是要太多了吗😇😇😇麻了

BOSS，智联都刷烂了，求内推、求职女 23岁最高学历：本科期望薪资待遇：4—7，五险一金会计助理/财务助理求个机会，谢谢！

核心定义ReAct 是能让大模型“边思考、边行动”的推理框架，让 LLM 像人类一样通过多轮交互解决复杂问题Thought-Action-Observation 运转逻辑ReAct 循环中有三大要点：Thought：模型分析当前的局面，大任务拆解成子任务，决定当前最需要做什么Action：根据前面的思考结果，生成具体的操作指令Observation：接收真实环境对操作的反馈结果这就有了一个闭环：想清楚再做，做完看反馈，基于新反馈接着想ReAct + Function calling 怎么运转？在 ReAct 需要与外部系统结合时，免不了调用工具，执行链路如下：评估与决策：模型接收用户请求，判断...