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）

最近在投递简历。在BOSS上，投了50来份小厂(1000人以下)。只有几个人回复(我知道这很正常)，目前有一个小厂hr的电话，说他们的要求很高，我代码有点少。感觉小厂的要求都好高，什么QT，游戏项目/引擎，嵌入式，音视频，图片处理，机器学习，数据挖掘/分析等等，我是不是要改变策略，投中大厂(可能他们的要求比较低，比较看重学习能力)？现在想，先投一个月(边复习+MySQL+QT)，不行就考研去了。

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为了解决AI幻觉，我们应该先要理解什么是AI幻觉？AI 幻觉（AI Hallucination），在生成式 AI 领域特指模型生成看似合理、流畅且自信，但与客观事实不符、凭空捏造或逻辑矛盾的内容的现象。通俗地说，就是 AI 在一本正经地胡说八道。我们可以让AI指明内容出处来减少AI幻觉：约束回答范围：仅基于我提供的材料范围的信息来回答，避免任何虚构。若信息不明确，请明确说明。自动标注未验证内容，提供事实信息和来源：自动标注未验证的内容，在回复中提供事实信息和参考来源。#为了减少AI幻觉，你注入过哪些设定？#。