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春招在即，无论是26届，还是即将找实习的27、28届。都会面临一个问题：去网上看了很多公司面经，面试时一个都想不起来。今天我教你用Notion建立面经管理系统，再配合AI做分析，让你从从容容，游刃有余。减少求职的压力。 1.在Notion中新建表格用来记录面试进度和刷题进展。如下图：这样可以清楚的展示你的面试进度以及你今天要复习什么，打开后面的面经链接就可以了。附上表格模板： 面经数据库（主表格） ├─ 基础信息 │ ├─ 公司 │ ├─ 岗位 │ └─ 面试日期 ├─ 技术考察 │ ├─ 高频题 │ ├─ 考察重点 │ └─ 难度评级（1-5星） └─ 我的准备 ├─ 准备状态 ├─ 复习次...

27寒假想找个实习，找不到咩

双非，26届本科，找不到实习啊啊啊

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）