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）

bg211，目前0实习，项目只做了小兔鲜电商平台。打算开学后找实习，但是目前不知道应该如何准备，大家说的八股之类的应该去哪里看，以及应该怎么刷算法比较好？另外暑期招聘是不是马上要开始了，我应该先找日常实习然后边做边投吗？我对于这些时间线还是比较迷