应该是学历好，能力强

高通相机 bringup 文档

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）

觉得自行车修理行业存在着欺诈的现象、情况和行为，所以，自行车出现故障尽量自己修。我的自行车骑了数年，中轴坏了。购买自行车的时候，卖家赠送了一根中轴，我又网购一套维修工具（三件，13.50元），边看更换中轴的教学视频边更换中轴，觉得更换中轴比想象简单多了，也没有花费想象中的那么多的时间。

对于需要探索或预判战略的复杂任务来说，传统或简单的提示技巧是不够的。最近，Yao et el. (2023) 提出了思维树（Tree of Thoughts，ToT）框架，该框架基于思维链提示进行了总结，引导语言模型探索把思维作为中间步骤来解决通用问题。ToT 维护着一棵思维树，思维由连贯的语言序列表示，这个序列就是解决问题的中间步骤。使用这种方法，LM 能够自己对严谨推理过程的中间思维进行评估。LM 将生成及评估思维的能力与搜索算法（如广度优先搜索和深度优先搜索）相结合，在系统性探索思维的时候可以向前验证和回溯。ToT 框架原理如下：图片援引自：Yao et el. (2023)ToT 需要...