先说结论，ai的蓬勃发展对于秋招说来讲毫无疑问是绝佳的机会，从我的角度来看，建议有后端基础的可以全面拥抱ai应用开发岗。  本文从个人秋招视角出发，浅谈各岗位难度差异，以及ai浪潮下为什么要选择ai应用开发这个岗位(综合难度结合周围同学经历，评价较为主观)。 互联网行业的秋招主要分为以下几个大类: 算法岗(含ai infra) : 语言以python为主，毫无疑问的待遇天花板，门槛极高，学历非双九基本机会不大，综合难度5⭐； java后端开发岗：极卷，岗位多，人也多，ai面/笔试/2-3轮技术面，流程教程，难度较大，主要围绕八股及算法，双非有垂直大厂实习经验也有机会，但在横向比较时不占优势，综...

牛爷爷们，不玻璃心，求锐评

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）