待验证50% 置信事实精确时间
目前主流的LLM智能体架构主要分为基于提示工程的方法（如ReAct、Reflexion）和基于强化学习的方法两类
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/11
首次发现
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相关事实
待验证LLM训练与推理流程包括Token化、嵌入层、自注意力机制、前馈网络与残差连接等环节75% 相似待验证现代LLM通常经过专门的微调来学习何时、如何调用工具，训练数据中包含大量工具使用的示例对话74% 相似待验证Notebook LM支持将回答模式设置为Learning Guide，让AI以引导式互动方式教学而非直接给出答案74% 相似待验证LLM在编程教育中理想的应用模式是'渐进式辅助'：初学阶段仅提供提示，随能力提升逐步开放更高级功能，以避免学生过度依赖AI73% 相似待验证常见的Prompt技术包括Few-shot Learning（少样本学习）、Chain of Thought（思维链）以及System Prompt和User Prompt的分层设计70% 相似
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