本2硕9现在暑期还是0offer

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...

bg2本9硕从三月底开始投简历一面挂2家二面挂一家其他都是简历挂 流程中 笔试挂暑期基本接近尾声 鼠鼠只想找个工作 怎么这么难

我和我的mentor相处模式绝对是“亦师亦友的硬核技术搭子”。刚切入新能源电池测试的大数据架构时，面对每天海量的并发数据流，我其实挺头疼的。但带我的齐工从来不搞职场PUA，而是直接拉着我一起看底层链路。我们最常做的不是单向分派任务，而是一起对着屏幕争论怎么优化Kafka和Flink CDC的同步逻辑，或者研究怎么把Doris的查询性能压榨到极致。每周的部门技术分享会上，他也会极力鼓励我上去讲讲分布式数据库的实战踩坑经验，帮我建立技术影响力。平时遇到难啃的骨头，比如梳理实验室测试流程管理模块（TRP）的复杂数据清洗规则，总是一针见血地点出瓶颈，然后鼓励我大胆用AI原生工具链去提效重构。这种不讲虚...

就是问做测试开发或者说做测试有没有前景？这个东西我可以分多个方面去跟你说，首先就是宏观的大环境大背景下，在这个AI时代充满变革的时代，不管你做什么岗位都不一定很有未来，还有前景，除非你是做最最最热门的大模型的预训练，大模型的后训，练大模型的推理相关的岗位，这种的岗位一般一个月会给你10个w，一年给你100个w，这种的肯定是有前景的，即使你干几年，你这辈子也有了，然后就是做测试开发的这个序列整体的人才梯队的这个画像就不是很优秀，你放眼到5年之前，放眼到10年之前有大专的来做，5年之前呢就是普通的本科非科班的同学来做到，现在呢也是有很多想走捷径的，985的那种混子同学想来做这种，所以整体他这个序列的人才就不是很优秀的，就不是最优秀的那一梯队那一档。由此可见前景就堪忧，还有就是这个工作的性质就决定了，你是做一个质量保障的岗位，你是做一个守门员的岗位，如果说没有问题，正常交付，如期上线，这就是你应有的职责，别人不会夸奖你的，但如果出现了漏测，出现了事故，出现了告警，那么第一个就拿你开刀，可以说是好事儿，你沾不着，坏事儿就让你来背，！但还有就是工作的场景，工作的逻辑十分的复杂，工作的业务非常的烧脑，还是需要费心耗神的一份工作。。再就是确实是工作内容也决定了他就   是做一些一成不变的，无聊的，枯燥的，乏味的一些点点点的工作，呃，AI提效相关的一些自动化的建设的话，如果说业务前景很好，那么你是没空做这些相关的建设的，除非你周末自愿加班，或者说天天干到凌晨1点2点来做这些东西。因此总体而言，作为一个陌生人，作为一个敢于说真话的，一个直接的人，会跟你说没有前景的，但是如果是一个亲近的人，一个跟你关系比较好的人，你的父母，你的朋友，他肯定还是会说你找了一份不错的工作的。因为说好话别人爱听，自己也不吃亏，但别人吃不吃亏就无关了