正确答案是 B: Active-Prompt 方法通过查询 LLM 模型，生成 k 个可能的答案，并基于这些答案计算不确定性指标，然后选择最不确定的问题进行人工注释。

专业分析：

Active-Prompt 方法是一种主动学习（Active Learning）策略，旨在通过选择最不确定的问题进行人工注释，从而提高模型的性能。以下是对选项的逐一分析：

A: 该描述提到使用一组固定的人工标注示例来训练 LLM 模型，并通过计算不确定性指标选择最不确定的问题进行人工注释。虽然这描述了主动学习的一部分，但它没有提到生成多个可能的答案，这与 Active-Prompt 方法的核心思想不符。

B: 该描述准确地指出了 Active-Prompt 方法的核心步骤：通过查询 LLM 模型生成多个可能的答案（k 个），并基于这些答案计算不确定性指标，然后选择最不确定的问题进行人工注释。这正是 Active-Prompt 方法的关键所在。

C: 该描述提到使用人工设计的 CoT 推理示例来自适应 LLM 模型，这并不是 Active-Prompt 方法的主要特征。虽然 CoT 推理（Chain of Thought 推理）是一些方法中使用的技术，但它不是 Active-Prompt 方法的核心部分。

D: 该描述提到使用固定的人工标注示例来训练 LLM 模型，并使用生成的不确定性指标来选择最适合的问题进行注释。虽然这与主动学习有关，但没有提到生成多个可能的答案这一关键步骤。

因此，选项 B 最准确地描述了 Active-Prompt 方法。