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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）

1. 针对你第一段或以Java语言为主的实习经历，介绍一下项目中的亮点或者难点。2. 你在消息推送改造中使用Redis ZSet加上线程池实现了定时推送，详细说说这个方案的设计思路。3. 在分布式系统中，多个实例同时扫描Redis ZSet时，要怎么保证任务不会重复执行？4. 从Redis中取到的任务执行超时（比如超过一秒），你们有什么措施防止任务堆积？5. 你们的Redis ZSet中是否有过期任务的概念？过期时间设置为多久？如果任务过期了，会怎么做清理？6. 系统中如果因为系统异常或业务异常，出现轮询Redis ZSet读不到数据（本身有数据却读不到）的情况，有没有做兜底处理？7. 你在项...