今天收到一个奇怪的站内信

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）

面试问的感觉很难，面完感觉没戏了，没想到第二天就发offer了

最近和不少学弟学妹聊天，发现一个矛盾现象：一边是对AI的无限向往，一边是“不知道从哪里下手”的迷茫。作为在字节一线和AI产品打交道的人，我想说：拥抱AI不是选修课，而是这个时代的必修技能。你可以立刻去做以下几件事，一定会有所提升：创建你的“AI角色卡片”学习时：——让它追问你的逻辑漏洞创作时：——专提反常识的观点复盘时：——自动把你的碎碎念整理成SOP玩转“豆包”的隐藏模式别只用默认对话。试试：“请用苏格拉底式提问法，帮我拆解这个产品问题”“假设你是张一鸣，会怎么评价这个校园社交产品？”“用‘第一性原理’重新思考我的求职规划” 会议记录：会后5分钟，AI自动生成：结构化纪要（自动标记TODO、...