抽奖是没那个命，阳光普照就可以

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）

你提问的时候必须把你的需求明确一下，不能给ai太多的胡说八道的范围，比如，你想要做一个登录的功能，你的把你现有的版本、代码逻辑、需求规范都明确下来，这样生成的代码才是你想要的，不然会回答很多种，但都不是想要的东西。

图片来源：Wei等人（2022）在 Wei等人（2022） 中引入的链式思考（CoT）提示通过中间推理步骤实现了复杂的推理能力。您可以将其与少样本提示相结合，以获得更好的结果，以便在回答之前进行推理的更复杂的任务。提示： 这组数中的奇数加起来是偶数：4、8、9、15、12、2、1。 A：将所有奇数相加（9、15、1）得到25。答案为False。 这组数中的奇数加起来是偶数：17、10、19、4、8、12、24。 A：将所有奇数相加（17、19）得到36。答案为True。 这组数中的奇数加起来是偶数：16、11、14、4、8、13、24。 A：将所有奇数相加（11、13）得到24。答案为True...

三面技术面+hr面之后，临时通知领导要加一面技术面，面完之后问hr进度，直接再也没回我，这是什么情况？是被挂了吗🤔