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self-critique
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生产AI需要结构化的提示策略，而不仅仅是演示
生产AI系统的提示工程需要一种超越简单演示的结构化方法，侧重于可靠性和特定任务的需求。工程师必须根据任务的复杂性、推理需求以及对外部数据或工具的需求，选择合适的提示模式，例如零样本（Zero-shot）、少样本（Few-shot）、思维链（Chain-of-Thought）或ReAct。核心原则是将选定的模式与精心策划的上下文（包括指令、示例、模式或检索到的文档）相结合，形成一个提示，经过验证后输入到应用程序中。
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新方法旨在提升大语言模型的文化意识和公平性
研究人员开发了两种不同的方法来提高大语言模型的文化意识。一种方法由 DFKI-MLT 用于 SemEval-2026 Task 7，通过使用语言向量的激活引导在推理时调整模型，在多项选择赛道上达到了 86.96% 的准确率。另一种方法称为跨语言共识，它使用多语言自洽性和自我批评，将潜在的文化知识从本地语言表示提取并传播到英文提示中，将 BLEnD 基准的性能平均提高了 5.03%。两项研究都强调了大语言模型中文化知识不均衡的挑战，并提…