已验证80% 置信事实时间未知
Few-Shot Learning是指在提示词中提供少量示例（通常2-8个），让模型通过类比推理完成新任务
15
来源数
80%
置信度
长期有效
时效性
2026/6/1
首次发现
来源
Harness Engineering详解：Agent工业化的核心方法论与落地指南
bilibiliAI学习课堂
涉及实体
相关事实
待验证Skill 以 Few-shot 示例集合形式呈现时，本质是利用模型的上下文学习（In-Context Learning）能力，无需修改模型权重80% 相似已验证少样本（Few-shot）提示通过提供示例激活上下文学习能力80% 相似待验证单样本学习（One-Shot Learning）的目标是让模型仅通过一次演示或示例就能理解并复现某项任务77% 相似待验证零样本学习(Zero-shot Learning)是指模型在未经过针对特定任务训练的情况下,仅凭借预训练阶段积累的通用知识完成新任务的能力76% 相似待验证Few-shot Learning相比全量微调的优势在于零训练成本和即时切换能力，只需更换几个示例即可调整品牌语气76% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/19978API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/19978MCP
get_claim(id=19978)