题解 | 推荐内容准确的用户平均评分

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）

目前有一段小厂实习，稍微包装了一下。打算年后想冲一些中大厂，不知道有没有机会，最近在学一些agent相关的东西，想问下建议在技能哪块加一下吗（rag mcp agent等相关技术），如何写合适呢。

路过的hr们，技术大佬们，能否看一下我的简历，目前在职，最近在找新工作，给我一次面试的机会，也希望给我提提意见，还有什么需要加强的

Prompt1：项目亮点提炼我的项目：【项目名称及你的角色】 技术栈：【列出使用的技术】 请帮我提炼3个最能体现技术能力的亮点，每个亮点：用一句话说明做了什么用数据说明效果突出技术难点或创新点Prompt2：平淡项目包装我有一个比较常规的项目，担心写在简历上没有亮点： 项目背景：【描述】 我的职责：【描述】 使用技术：【列出】 请帮我从以下角度挖掘亮点： 1. 技术选型的考量 2. 遇到的难点和解决方案 3. 可量化的成果（即使是小的提升） 4. 与其他方案的对比优势 输出3个版本的描述，从保守到略微包装（但不夸大事实）。Prompt 3：弱化学历背景（双非/专科）我的学历背景：【学校+专业】...