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）

一个面试要ppt一个最少实习工作一年这正常吗目前学院本大三没有实习求助

1. 做一个自我介绍，重点讲一下你的项目经历参考回答方式：基本信息：我叫XXX，XX大学XX专业，预计XX年毕业，主修嵌入式系统方向技术背景：熟练掌握C/C++、Linux系统编程、数据结构算法，有X年的学习/实习经验项目经历： 项目一：基于STM32的智能监测系统，负责传感器驱动和数据采集模块，使用DMA+RTOS实现多任务调度，解决了实时性问题项目二：嵌入式通信系统，设计了可靠的通信协议，实现了CRC校验和超时重传机制个人特点：学习能力强，能快速上手新技术，对底层驱动开发有浓厚兴趣，能吃苦耐劳控制在2-3分钟2. volatile关键字的作用是什么？什么场景下使用？答案要点：1. vola...