一篇新的研究论文探讨了使用大语言模型（LLMs）改进人类与机器对心理学构建理解之间对齐的方法。该研究实证评估了各种提示工程策略，包括代码簿引导选择、自动生成、角色扮演提示、思维链和解释性提示。研究结果表明，最有效的方法是结合代码簿引导的实证选择和自动提示工程的少样本提示，强调了清晰的构建定义和任务框架的重要性。 AI
影响 这项研究为在需要与专家判断精确对齐的专业领域优化大语言模型提示提供了一种系统的方法。
排序理由 研究论文发表在arXiv上，详细介绍了对大语言模型提示工程的实证评估。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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