网易游戏-蛋仔派对-数据分析-已复盘自我介绍，重点讲讲你为什么想来游戏行业做一名数据分析师。某天发现《蛋仔派对》的日活跃用户比前一天断崖式下跌了 20%，如果交给你来分析，你的分析思路是什么？会从哪些方面入手排查原因？我们想通过优化新手教程来提升新用户的次日留存率，你会如何设计一个 A/B 实验来验证这个想法？在设计和分析过程中，需要特别注意哪些潜在的问题？你最近玩得最久或者最喜欢的游戏？你认为它在设计上最成功的一点是什么？如果让你用数据来证明你的观点，你会关注哪些数据？我们有一张玩家登录日志表（包含 user_id， login_time），请你说说计算次日留存率的 SQL 思路是怎样的？《...

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身边认识的不少朋友要么0 offer，要么只有不到20k的offer，其中不乏有背景好的985的同学，可是在网上你甚至能看到 28k劝退价 35k侮辱价……虽然有些人的背景确实好，但是不至于说开30+是侮辱他吧，所以有些时候你都不知道说这些话的人是纯纯出来秀优越感恶心人的，还是真觉得年薪50多万是侮辱他…… 多少有些装了吧所以来到互联网之后，我会发现这个世界太魔幻了，有一大堆生化环材还有文科的同学毕业即失业，或者只能拿到7k 8k的工作(背景好的双9能拿的多一些，但很多也比不到互联网大厂23k的白菜价)有一大堆学历较低的计算机科班同学毕业即转行还有一大堆的人嫌一个月20多k太少了，活不下去……

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）