求问各位大佬，为什么说明年才是冰点？

卓驭 嵌入式中间件实习 面经写一写面经，回馈一下社区。⌚️timeline：五月底👋part1：自我介绍 && 项目介绍1. 项目里的内存占用，资源使用的性能评估？性能优化的思考？2. 端侧大模型的选型？3. 机器人比赛中最难的一个问题？技术方案的选择用了多长的时间？4. 之前实习的主要工作？方案是如何确定的？5. 对车载中间件的了解？6. 。。。忘了🤏part2：八股拷打1. 设计模式？平时开发有用到过哪一些设计模式吗？2. 对多态的了解？静态and动态?3. 虚函数里面父类和子类的交互？4. C++容器中vector和list的差异？5. vector的底层实现原理？扩...

终于知道网上jd面经什么辣么少了

一战中科大374失败，调剂二战中科大358，失败，调剂调剂到双非，提前进组学习3个月9月退学参与秋招，24届非应届，无实习，无项目，没学过unity和Csharp9-12，三个多月一来，一边参与笔面，一边学习今天第二个demo才开始制作，突然收到了欢乐互娱的offer，心情些许复杂，没有想象中的激动，但也有种莫名的安稳。两年来的经历，一直在付出努力，一直在失败，浪费努力的精力和时间，直到今天接到offer，我才能够告诉自己，可以有一点久违的自信，因为，努力总算有了一次结果，我也终于可以勉强看清一点未来的路，可以让努力的方向更加清晰一点。感谢欢乐互娱，感谢主程老师愿意给我机会！也希望牛油们都能拿到自己满意的offer，我们还年轻，我们还在路上，我们还会持续在路上！

思维链（CoT）方法依赖于一组固定的人工注释范例。问题在于，这些范例可能不是不同任务的最有效示例。为了解决这个问题，Diao 等人（2023）最近提出了一种新的提示方法，称为 Active-Prompt，以适应 LLMs 到不同的任务特定示例提示（用人类设计的 CoT 推理进行注释）。下面是该方法的说明。第一步是使用或不使用少量 CoT 示例查询 LLM。对一组训练问题生成 k 个可能的答案。基于 k 个答案计算不确定度度量（使用不一致性）。选择最不确定的问题由人类进行注释。然后使用新的注释范例来推断每个问题。图片来源：Diao等人（2023）