有没有同学华为发了意向书，但是没有收到电话或者短信。。。

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）

几年前还没有chatgpt的时候，刷题真的是很痛苦。刷不出来只能看题解，题解有几个问题：第一个是每次看的写题解的人都不一样，很难有一个统一的思路；第二个也是最重要的是，题解只提供了作者自己的思路，但是没有办法告诉你你的思路哪里错了。其实很少有错误的思路，我只是需要被引导到正确的思路上面去。所以传统题解学习起来非常困难，每次做不出来难受，找题解更难受。但是现在chatgpt能做很多！它可以这样帮助你 -1. 可以直接按照你喜欢的语言生成各种解法的题解和分析复杂度。2. 把题和你写的代码都发给它，它可以告诉你 你的思路到底哪里有问题。有时候我发现我和题解非常接近，只是有一点点🤏想错了。只要改这一点点就是最优解。信心倍增。3. 如果遇到不懂的题解可以一行一行询问为什么要这样写，chatgpt不会嫌你烦。有时候我觉得自己的range写错了，其实那样写也没错，只是chat老师的题解有一点优化，这个它都会讲清楚。4. 它可以帮你找可以用同类型解法来做的题。然后它可以保持解法思路不变，用一个思路爽刷一个类型的题。如果题目之间思路又有变化，它会告诉你只有哪里变了，其他的地方还是老思路。5. 它也可以直接帮你总结模板，易错点。经过chat老师的指导，我最大的改变是敢刷题了。之前刷题需要先找某一个人写的算法题repo，然后跟着某一个人他的思路刷他给的几个题。如果想写别的题，套用思路失败了，没有他的题解，也不知道到底哪里错了；看别人的题解，思路又乱了。这个问题在二分查找和dp类型的题里面特别常见。但是现在有chat老师，他会针对我的代码告诉我我哪里想错了，应该怎么做；还按照我写代码的习惯帮我总结了一套属于我的刷题模板。每天写题全是正反馈！

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

1. SIFT、SURF 和 ORB 的区别SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)提取尺度和旋转不变的关键点，匹配精度高，适合复杂场景缺点：计算量大，早期受专利限制SURF (Speeded-Up Robust Features)SIFT 的加速版本，计算速度快，性能略低于 SIFT缺点：仍受专利限制ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)免费开源，速度快，适合实时应用缺点：特征点稳定性比 SIFT/SURF 稍差，抗尺度能力弱2. 如何使用 ORB 进行特征检测ORB 是快速特征检测算法，结合了 FAST 关键点检测...