百度24校招内推

AI 生成代码时，经常会写出一种看起来很谨慎的风格：到处判断空值、到处给默认值、到处包 try/catch，读取环境变量时还特别喜欢加 trim() 和 fallback。比如下面这种代码很常见： const port = Number(process.env.PORT?.trim() || 3000); const apiKey = process.env.API_KEY?.trim() || ""; const timeout = Number(process.env.TIMEOUT || 5000); try { // do something } catch (er...

已经不求大厂实习了，有个中厂就烧香拜佛了。求各路朋友给个建议吧，实验室项目我做的不是我写的这个，这个是我拿到他们的代码做了websocket和jwt的升级；个人项目是我基于导师曾经说过的需求有灵感启发自己写的。真想有个实习啊，来脱离导师时不时的需求，还没钱又花时间！

真是逆天，今天突然收到前司leader的微信，让我请假一天回去帮他修bug，写需求气不过，骂了回去，资本家们都这么不要face的吗？兄弟们，怎么看

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...