头条日常实习的offer审批一般是什么流程，会刷人吗

题干分析 题设给定一个爬楼花费数组，记录每到一个台阶需要再向上爬所需的花费。要求我们求解从下标0或者1开始爬楼到达楼顶所需最小花费。 算法思路 基本的线性DP问题。根据题设我们可以假设初始我们从下标-1处出发，到下标0或者下标1，此次出发无花费。因此设数组表示到达下标为i的台阶所需花费，初始条件为：  我们的目标是到达楼顶，即求。 我们将总目标进行拆分：由于到达下下标为n的台阶只可能是从下标n-1的台阶上花费cost[n-1]上来，或者从下标n-2上花费cost[n-2]上来，我们取其中的最小值，由此DP状态转移方程为：  同时我们不难观测到整个DP状态转移过程只涉及相邻的三个DP状态，完全可...

这个面试官真的很温柔 也不拷打 就问你一些八股问题 真的是给了我这个面试新手很好的感觉 面完真的开心了一下午 因为感觉发挥的还不错 感觉有机会能进三面 后面也确实过了一个周末就通知三面了

可惜太晚了，已经被马力夺舍了，这个拒的是二面，希望以后不会后悔，有一说一，腾讯的人文关怀确实强，那个面试后问卷是最舒服的

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）