春招求捞

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）

太棒了      

大家自己看  

大家好，某大厂螺丝钉一枚。上周发生了件让我失眠的事儿。我用GPT写了个自动化脚本，把原本一周的数据清洗工作压缩到3天完成。本来挺开心，结果周四下午ld找我问这周怎么这么闲？无语……传统时代的工作逻辑是：你越忙越有价值，加班到深夜说明你很拼。但AI时代完全反过来了——效率高了反而成了原罪，因为你证明了这个岗位其实不需要一个人。后来我跟几个朋友聊，发现大家都在经历类似的尴尬：运营小姐姐用AI写文案，2小时产出以前2天的量，但不敢告诉老板；设计师用Midjourney出图，省了80%时间，结果被安排了更多需求；程序员用Copilot写代码，debug时间大幅减少，但KPI反而加重了。我的应对策略（血...