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）

字节 ld 是真拿我当兄弟，我以为之前请我吃饭只是给我打感情牌，没想到还有真金白银哈哈哈哈。发现把我字节的二次元朋友都倒挂了

投了7、8天简历了，都没什么后文

一面：1、自我介绍2、项目介绍，解释项目中的内容3、SPI,CAN的工作原理4、进程和线程的区别5、进程间通信方式，无名管道和有名管道6、信号量通信7、C与C++中struct的区别，class与struct的区别8、还有一些简单的基础题，忘了。9.C++ 的多态底层实现原理两道题：1.相机对焦算法，怎么快速进行最清晰的焦距2.掷骰子，猜点数，一个概率问题3.一个算法题，f(x)=x^2,求[0,a]区间内，f(x)于x轴围成的图形面积，不能用定积分公式全程属于引导型面试，每次卡住的时候，面试官会给出一些思考的方向，然后再去想。虽然感觉难度有点大，但是面试体验还行，态度还可以。就是没开摄像头，...