支付宝实习

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）

这是在向下兼容了吗，本以为牛客那些，30k侮辱价已经很装了，现在小红薯那边，都本科开始逐渐接受12k了😅😅😅

朋友说他那的实习生连环境都不会装，还不如我。可我怎么感觉找个实习特别难🥲

讲讲实习的项目static 关键字的作用final 关键字的作用interface 和 abstract 有什么区别final 能修饰 abstract 吗？ArrayList 里加元素的过程ArrayList 里 add 的效率如何 O（1）吗还是 O（n）要考虑扩容如果 remove 和 add 同时进行呢？ArrayList 和 LinkedList 是否现成安全HashMap 的查询时间复杂度设计一个数据结构，要求动态插入删除并且可以随时知道比 k 小的数树状数组、平衡二叉搜索树（红黑树） + size 标记、跳表如果同时需要立刻知道中位数呢？双堆模型（大根堆+小根堆）如果一个文件，在...