进入一家公司半年，年底的时候我的自评给了自己最低档，满心以为mentor总不会给入职半年的新人最低一档评价吧，何况才刚刚过试用期，答案是他给了我最差的绩效，实际上绩效除了和平时的工作表现，工作成果有关联，也和个人在领导心中的喜爱程度，印象分有很大关系，我盯着这个绩效成绩在工位思考了一天，我真的是个很差劲的人吗面试时的高评价和满篇指责我没有思考能力，学习进度慢，工作成果转化率差等等词眼，我恨不得立刻把领导揪起来大声质问他为什么要这样对我，毕竟平时他也只会不停在群里@我进行指责，即便小到不能再小的问题，或者是将我和老员工进行比较，各种能力差的标签打在我身上，不后悔在众多offer中选择这家公司，只...

🌚已经看到前端死过一万次了，我舍友从后端转前端一个月一共就拿到了小厂offer（听起来有点夸张但是是真的，有人指点的情况下）,很多人听别人说也好什么也好看到测开觉得测开容易就想转过来，但是实际上测开现在校招是真的算卡学历，和身边的人聊了聊发现双非本进大厂测开的真的是很少数，有几个双非本211硕说自己在组里是学历最底层。现在版本答案还是前端和客户端，前端一个学校同一个工作室在后段连小厂面都难约的情况下我们大二就有人能拿到小红书和腾讯wxg的实习offer，客户端更别说了，只要all in，大厂真的比其他方向容易太多了。

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）