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）

985硕，后端岗位，给了23*15，太侮辱人了，秒拒

嗯，对，你一个人顶10个人吧

每次到过年的时候其实都比较难受，人实在是太多了啊，特别是在上海虹桥，乌泱泱的全部都是人，人挤人，过年晚点放假根本买不到票啊。所以这次我直接请假了。