🌟工作内容与氛围： 我作为实习生能够真正地参与到了小组项目的迭代工作，不是简单地打杂工作。目前我已经接触到两个专题的需求迭代，一个由我完全负责，另一个和leader一起开始需求分析。在短短地两个月内，我对产品认知的八股文（产品经理能力、产品经理工作内容等）有了自己真正的感受和认识，不再是简单地文字理解。当然，实习工作也是对自己产品全方面能力的不断提升。 我导师不仅在工作上能及时得解答我的疑问，也会关心生活上我的不便，比如因为体检报告未出推迟入职，leader会主动关心我实习住宿的问题；电话沟通发现我声音和平时不一样，会主动询问我是否感冒不舒服，是否需要请假休息等。深信服的理念之一“简单有爱”...

刚刚接到一个自称是腾讯广州微信事业群的面试官的电话，声音很低沉。问我是否还有意向找实习，我一听是腾讯，必须得有意向啊，就算是KPI面也值得了。但是！我刚回复一句:"有意向啊，肯定有啊"。面试官:"不好意思，算了"???? 到底要干啥?

真要红温了,一面hr面谈了20多分钟hr感觉合适就带我去二面技术面了,技术面问了我一个小时(挺多小细节没答出来)因为我面的是实习生岗加上面了那么久我都以为能过了,对方也说实习生答不出来也正常就叫我回去了,结果一出公司门就被告知没通过如果不行过就不能早点结束面试让我走吗?还面了一个多小时！

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）