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）

这是在向下兼容了吗，本以为牛客那些，30k侮辱价已经很装了，现在小红薯那边，都本科开始逐渐接受12k了😅😅😅

今年公司的过年福利其实不算特别多，没有什么特别丰厚的奖金，也没有太夸张的礼品，但对我来说已经足够了。因为相比那些看起来很华丽的福利，我更在意的是平时的工作节奏。今年整体来说，加班并不是特别多，工作安排也算合理，这让我在日常生活中有了更多属于自己的时间。