待验证50% 置信事实精确时间

少样本学习在提示词中附带少量输入-输出示例，通常1-5个

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/7/7

首次发现

来源

从零手撸AI Agent框架：工具调用、记忆与双模型调度深度拆解

bilibiliAI大模型基地2026/7/5

相关事实

待验证Few-shot提示通过提供2-5个示例让模型理解模式，比纯文字描述准确率通常高出20%-40%69% 相似待验证早期可解释性研究发现约5%的训练片段中存在未表达的与评分相关的推理69% 相似待验证实验数据显示，经过5-10轮迭代训练后，模型在低频词汇和长尾知识上的覆盖率下降超过40%，而输出文本在表面流畅性上几乎没有可察觉的退化68% 相似已验证使用LoRA微调时，实际需要训练的参数量只有原来的0.1%-1%65% 相似待验证识别状态类别数量并非越多越好，5类以内（饿、困、不适/胀气、需要抱、尿布）实用性最高；标称能识别8类以上的产品往往靠猜测拉高数字，反而降低单类准确率64% 相似

引用此条事实

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API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/158547

MCP

get_claim(id=158547)