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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）

欠下的债终究是得还的，早知道不实习了。。。

现在已经流转了三个部门了

投递时间线：（已经很详细了哈 5.7晚11点投递→5.9下午通知→5.10中午12：30左右完成→5.10通知一面→5.12一面→5.14通知二面→5.15晚上二面→5.16通知三面→5.17三面 （**内容上个帖子发过了，这里主要说面试相关 目前三场面试均已通过，具体问题见图片哈（时间较长遗忘较多） 🔵一面：技术面-15mins左右） 流程：自我介绍→拷打项目→部分八股，无反问 🔵二面：疑似hr面 -20mins左右（具体不清楚） 流程：自我介绍→自选项目介绍（不一定非得体现技术含量高，我觉得更多可能侧重于合作，当时我问了我的面试官）→聊天局→反问 ❗️but 大家二面差别好像挺大的，已...