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）

点进这个帖子的大家好，本人现在是大四上，然后之前一直忙着保研的事情，也没有实习过，后面保研失败也是去考了研，现在考完试寒假想找个实习，但是感觉我这个专业特别不好找实习，我的简历也很简陋，都是一些大学的东西，可以请大家帮我看看，我好找个修改或者努力的方向吗？我对实习的内容没有什么要求，只是希望学到一点在学校里学不到的技术或者能锻炼社交能力也可以的，谢谢大家，我会详细看大家的回复的，祝大家新年快乐!

在这个AI无处不在的时代，我逐渐意识到：AI可以帮助我，但不能替代我思考。它的回答往往很自信、很完整，但并不一定完全正确。所以，我始终提醒自己，把AI当作参考，而不是答案本身。我习惯先自己思考，再去看AI的建议；遇到重要信息，也会多查几个来源进行验证。这样既能利用AI的效率，又不会轻易被单一观点影响。对我来说，真正不被AI带偏的方法，就是保持独立判断。方向由我决定，AI只是工具，而不是替我做选择的人。