秋招还是实习

先说下个人背景：211本，科班，三段实习（一段小厂+两段中大厂）。2026届秋招从7月中旬开始投递，9月底结束，历时两个半月，最终收获3个Offer。这篇文章不讲“三个月速成”，也没有“零基础逆袭”的鸡汤，只复盘普通学生如何在一个完整的秋招周期里少走弯路。一、时间线准备期（5月-6月）：刷LeetCode 250+、背八股、梳理项目。提前批（7月中-8月初）：投递30家，边投边面，查漏补缺。正式批（8月中-9月底）：集中笔试+面试，高峰期一天3面。Offer阶段（10月）：意向沟通、横向对比、签约。关键认知：2026届秋招整体比去年回暖但分化严重，早期投递（7月底前）优势明显，很多部门提前批就...

之前一直在牛客刷大家帖子，看到了很多人吹捧大厂多好多好。但是说个会被喷的事实：双非本，秋招拿了5个offer，比我那个在某大厂实习的室友还多一个。他在大厂做了三个月，负责链路中的一个中间模块。听起来很厉害对吧？但面试的时候面试官追问这个特征是怎么选的召回策略谁定的，他只能说这部分是算法团队负责的。我在旁边听得都替他尴尬。我呢？在一家不过百人的小公司做了个后台管理系统，全流程就我一个人。你问我任何一行代码为什么这么写，我都能给你掰碎了讲，因为踩过的坑我全记得——凌晨两点调CORS跨域问题的那种刻骨铭心你懂吗。说到底面试官要的不是你title多好看，是你到底有没有真正做过这件事。大厂名字能帮你过简历关，但到了面试那一步，你做的东西是不是你的，一问就知道了。后来我室友也想明白了，他说我那三个月最大的收获就是知道了食堂哪个窗口最好吃。我不知道他是在自嘲还是在认真的。

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...