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）

腾讯提前批，前端岗位，有没有面经，听说提前批都是神仙打架，难吗有没有面过的佬

欠下的债终究是得还的，早知道不实习了。。。

1️⃣ 请先做个简单的自我介绍？ 😊 2️⃣ 能否谈下你应聘这个岗位的优势？ 🌟 3️⃣ 你的职业规划是什么？ 🎯 4️⃣ 为什么选择学而思作为你的求职目标？ 🏢 5️⃣ 你对学而思的课程顾问岗位有哪些了解？ 📋 6️⃣ 描述一次团队合作的经历，你在其中扮演了什么角色？ 🤝 7️⃣ 遇到工作压力大时，你通常如何应对？ 😊 8️⃣ 面对家长和学生的投诉，你会如何处理？ 💬 9️⃣ 如何向一个对学而思课程持怀疑态度的家长介绍课程？ 📚 🔟 请举例说明你如何通过有效沟通解决过一个问题。 💡 1️⃣1️⃣ 描述一次你认为成功的销售或推广经验。 🚀 1️⃣2️⃣ 你如何看待持续学...