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）

有了一段实习终于敢投大厂了，回想起第一段实习，投的都是中小厂，找了几个月才找到，这次只用了一周，就顺利找到了，果然还是第一段实习最难找。商汤二面挂快手一面挂（两道算法都没a出来）字节三面oc今天也是顺利离职啦

字节千呼万唤薪资终于出来了，结果开出了一坨💩。基本是拼多多的一半，比其他的也少一万多。

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