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）

力扣刷了130多道了，还是没感觉。春招又开始了愁死了愁死了虽然做了一百多题了但是很少有题目是我做出来的，要么是看了评论区的思路要么就是自己的思路但测试总有不通过的例子，真和智商没关系吗

不是说字节投就给面吗，我怎么露头就被秒😅

字节一面复盘三个部分，自我介绍、技术知识考察、实战考察（如果时间允许，实际没有）流程是问简历上的项目，基本是从上往下看到什么问什么，根据简历问到了vue、WXML、CSS、深度学习、色彩原理、图层蒙版的简单知识。项目问题你后面也写过，WXML, 也写过传统的前端，对吧？对你觉得这个WXML和HTML有什么区别呢？ 答：微信小程序接近vue的思想，组件化，库管理更方便。 更好的答案（为什么开发wxml而不使用html）：底层优化：WXML 是为小程序环境量身定制的，它与 WXSS 和 JavaScript 的结合更加高效。功能取舍：标签更轻量级，解析和编译开销小安全：屏蔽了iframe href...