待验证50% 置信解决方案精确时间
加入输出示例（Few-shot示例）是减少幻觉、控制格式的有效手段，模型会从示例中学习期望的输出模式
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/12
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证少样本提示利用Transformer架构的上下文学习能力，模型无需更新参数仅凭上下文示例就能推断期望的输出格式74% 相似待验证提示词工程中少样本示例（Few-shot）通过提供2-5个示例引导输出格式，思维链（Chain-of-Thought）要求模型「逐步思考」以激活推理能力74% 相似待验证自动微分的前向模式适合输入少输出多的场景，反向模式适合输入多输出少的场景，深度学习因参数多而损失为标量属于后者74% 相似待验证少样本学习通过在Prompt中提供2-5个示例帮助模型快速理解输出格式和风格要求72% 相似部分验证Few-shot prompting involves providing several input-output examples in the prompt to allow the model to learn by analogy.71% 相似
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/911252MCP
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