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）

感觉就是面试官教会了我在项目里不应该总是别人说什么就是什么 那些网上的现成的拿来做本质上也可以 但是如果里面的每一个技术的使用都不经过自己大脑的思考 那么在真正的开发中不会有人来告诉你要用什么方案 所以要多锻炼自己在一个完整项目中的思考

恍恍惚惚也实习快半年了，工作主要是后端开发。 进了才知道是自动驾驶头部的明星初创（不是的话别打我🫣）。每天从家走路15min/骑车5min到公司属实很爽。 整体规模不大，工作内容还是很丰富。从python后端到java后端，中间又穿插了一个月前端开发（噩梦hhh），以后很可能还会涉及scala。长远来看，应该还是java和scala为主，go也有使用但是不清楚我会不会用上。 我本身是第一段开发实习，加上底子很弱，确实学到很多也成长很多。被分到各种任务有时候还是蛮慌张的，好在结果整体还ok！ 不提倡狂加班，还是以结果为导向，干完就可以溜溜球。加上通勤很少，整体强度不算很大。组内氛围也是挺不错的...