提前批难度

没课的下午，我决定干一件事：把积攒了一周想投的公司全部投掉。 清单上的10家：字节、腾讯、美团、百度、京东、快手、网易、小红书、滴滴、B站。【14:00 - 准备工作】先打开网申助手确认信息是最新的（之前改过一次项目描述），然后按顺序开了10个tab，每个tab对应一家公司的招聘页面。【14:10 - 开始投递】第一家字节：打开网申页面，助手自动填了基础信息，我检查了一遍，补了开放题（为什么选字节），提交。耗时4分钟。第二家腾讯：同样流程，自动填、核对、写开放题、提交。耗时5分钟。第三家美团：基本一样，但美团的开放题有两个，多花了2分钟。耗时6分钟。【14:35 - 中段加速】到第四家百度的时...

boss上有啥就投啥，有面就接，也不管地域和厂子大小，面了10家家家无回应，已经要b溃了没实习是因为真没时间实习，打比赛就需要很大精力，而且没比赛就会没经验，没经验就会没实习，直接恶性循环...

无人在意😂

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...