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）

贼逆天啊，发了个“youbing”然后光速撤回拉黑了，没截下来。

9硕后端，35k*18。实习转正，组内做基础架构的，电话沟通开了个劝退价

Claude Code 最近很火，号称“自然语言编程”神器。但是它官方的 Token 贵得离谱，还得开 Pro 会员，考虑到大家平时的使用可能并不需要那么强力的模型，so我们来个拼好饭版的性价比选项——智谱，glm官方支持直接把 API 接入到 Claude Code 里， 也就是用智谱的价格，享受 Claude Code 的完整交互体验。今天手把手教大家怎么在 Terminal (终端) 里配置这一套“拼好饭”方案。安装之前需要准备Node.js 环境和gitbash，但是我们都这么懒了，哦不，ai都这么发达了，直接让AI干多好，so TRAE就是你的不二之选，直接把这个需求给它让它开搞完成...