最近面试以来压力最大的一次，问的角度和很多问题都是以前没有问过、思考过的📍面试公司：b站🕐面试时间：2026.2.4💻面试岗位：测试开发实习生❓面试问题：1、自我介绍； 2、实习经历拷打； 3、实习中最让你映像深刻的经历； 4、你觉得你实习中的难点是什么； 5、讲一下公司的业务； 6、对比其他同类产品，你觉得你们的优势是什么； 7、你刚刚提到了k8s，讲一讲指令； 8、知道注册中心的概念吗； 9、现在让你搭建一个注册中心如何搭建（问的很细，包含具体的技术栈和部分代码）； 10、sql查询语句：查30天以上购买最多的top10； 11、算法：最长回文字符串； 反问：如果让您搭注册中心，您会...

mentor 大龄2-1，房贷车贷传宗接代，自己体重二百大几，30多岁的年纪，头发稀稀疏疏，白了大半。去年生了个儿子，老婆在传统行业工资不高。看着他每天晚上奶孩子睡不好觉，白天需求多的爆炸，真的害怕他哪天直接在工位噶了。实在是太可怕了mentor确实是个本分的老实人，非常善良，经常担心我需求太多影响学校的事情，自己做的很多。看着他经常想，他一路从河北考到北京，211本硕，人正直善良，为啥都过成这样呢？

投了几百家心累了😓😓，就约到了两家面试，虽然全过了，但是薪资有点低，目前一个8k的南京一家芯片原厂，一个西安的9590做仪表油气行业的

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）