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...

暑期实习从2月开始投，面了两个月，流程该挂的都挂完了，腾讯字节一共号称是1.7w个hc，不知道都发给谁了，估计今年秋招要难顶。Timeline米哈游、美团、蚂蚁、微软等公司直接简历挂穿，没进面。携程：3.3 投递、测评3.12 笔试3.18 一面3.25 二面4.13 ai面（hr面）4.14 英语测评4.23 offer（已拒）腾讯：2.6 测评2.28 wxg一面3.5 wxg二面（挂）3.11 teg一面3.21 teg二面（取消）3.31 teg一面4.10 teg二面（挂）4.21 wxg一面4.24 wxg二面（挂）字节：1.28 aml约面（取消）3.17 火山一面（挂）4.8 aml一面（挂）4.20 抖音data一面（挂）阿里：3.23 投递、测评3.28 笔试3.31 淘天一面4.8 钉钉一面4.9 淘天二面4.10 阿里控股一面4.12 钉钉二面（取消）4.15 淘天hr面4.16 淘天offer（已接）4.21 高德一面（取消）4.22 淘宝闪购一面（取消）面试最大的感触是，现在撞上ai转型，一堆老业务急着转向，新业务非常不成熟，研究型的组bar非常高根本进不去，业务侧挂着算法的岗位干的都是工程活，面试却又要问算法，另外agent的落地也远没有那么广，绝大多数还是那套写死的系统调一下llm api或者做做rag，其余少部分真的在搭agent的，基本不能在线上服务用什么很智能的模型，现阶段成本太高，进去大概率就是给垃圾模型从工程方面兜底，除了业务场景的应用和数据经验以外，技术方面很难有什么提升。算法岗做不了基模的还是去搜广推好，之前判断失误了完全没投，秋招不知道还进不进得去。

原来9也不过是如此，还有非全本科吗，第一次知道二编多来点9骂我，双非的就算了，你骂我我也不听三编图二我更是不知道该怎么回了，我已经发过简历缩略图+在线简历也写清楚了，你还这么问我

影石Insta360作为全球领先的全景相机品牌，其嵌入式软件开发岗位主要负责相机固件开发、图像处理算法优化、硬件驱动开发等核心工作。暑期实习岗位对候选人的要求较高，需要扎实的C/C++基础、熟悉常见通信协议（I2C、SPI、UART等）、了解Linux系统和RTOS实时操作系统。影石的面试风格偏重基础知识考察，会深挖每个知识点的原理和实际应用场景。整个面试流程一般包括一面技术面、二面项目面和HR面，一面主要考察基础知识的广度和深度。最近刚参加完影石的嵌入式软件暑期实习一面，整理了15道核心题目，涵盖C/C++、通信协议、Linux和RTOS等方向，分享给大家作为参考。面试题目：1、volati...