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）

bg：双非本科班，网易+腾讯实习timeline：12.4 一面12.8 二面12.9 三面+HR 面12.15 横向比较挂事已至此，我也不知道该说什么，也不知道该讲什么，没有伤心，没有失望，只有死水一样的平静，认命了，再见了，各位牛友

兄弟们，我有个二月的东子的实习一面面试不知道是年前面还是年后面，隔了一段真空期没怎么准备，东子面评重吗，感觉年前剩的几天如果顺利的话感觉流程走不完，但是不知道年后还能捞我吗