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）

希望各位大佬能给些建议

1.19 面试官打电话约面1.20 一面 秒约2面1.22 二面 面完5分钟告知通过无hr面当时还在期末考试，跟做梦一样

不好意思标题党一下，但我是真的用AI优化简历拿到了2个offer！如果你觉得找人改简历太贵，自己的简历又拿不出手，可以用我的方法去修改。我的简历优化流程如下：第一步：用AI做简历诊断我用的是Claude（免费版就够了），把简历全文粘贴进去，然后问：我是计算机专业应届生，想应聘后端开发岗位。（其他岗位一样，这里以后端开发岗举例）请分析这份简历的问题，从HR和技术面试官两个角度评价。重点指出：1. 哪些描述太空洞2. 哪些经历可以加强3. 哪些技术栈需要突出第二步：用AI重写项目描述这是核心步骤。我把每个项目单独拎出来，让AI用"STAR法则"重写：- Situation（背景...