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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）

投了7、8天简历了，都没什么后文

零实习进大厂，本质上是因为他们的简历证明了他们不需要通过实习来证明能力。很多同学在大二大三就参加过ACM-ICPC等顶级算法竞赛，拿过金银牌，这种含金量远超一份在大厂里偶尔修修边角的实习经历。面试官在招人时，逻辑非常简单：实习经历是证明“你做过类似的事”，而竞赛成绩和高质量的开源项目证明的是“你具备极强的学习和解决问题的潜力”。在大厂看来，潜力往往比经验更值钱，因为经验可以积累，但那种极客般的敏锐度是很难培养出来的。

最近收到了很多牛友的私信，其中有很多背景是非理工科的同学 ，问我如何能找到AI产品经理的实习；虽然现在AI产品越来越偏技术化，但是文科生还是有机会的，作为文科生，你的文字功底、共情能力、人文视角，恰恰可能是纯技术背景的产品经理所欠缺的优势，欠缺的技术部分可以后天学习给大家分享下学习思路，寒假春节放假在家学习，节后回来就开始投春招OR实习👇第一步：先搞懂「AI产品经理」到底是做什么的很多人以为AI产品经理=懂技术的产品经理，其实大错特错。AI产品经理的核心不是写代码，而是「定义AI能解决什么问题」——比如：怎么让AI客服更懂用户情绪？（推荐算法的「相关性」和「多样性」怎么平衡？当AI模型效果不...