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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）

22K*15后端，是不是大白菜啊！  

全部是92硕士研究生学历

1. 先做个简单的自我介绍吧参考答案： 您好，我是XXX，本科/研究生毕业于XX大学XX专业。在校期间主修嵌入式系统、操作系统、计算机组成原理等课程。 我有X年的嵌入式开发经验，熟悉ARM Cortex-M/A系列架构，掌握C/C++编程和常用通信协议。 在项目经验方面，我做过基于FreeRTOS的智能设备开发，负责驱动开发和系统优化，实现了多任务调度和低功耗管理。也参与过Linux平台的应用开发，熟悉内核裁剪和驱动移植。 技术栈方面，我熟悉RTOS和Linux双平台开发，掌握I2C/SPI/UART/CAN等通信协议，有MCU和MPU的开发经验。 我对安克创新的智能充电和音频产品很感兴趣，希...