待验证50% 置信事实精确时间

少样本示例（Few-shot）的本质是在对话中临时激活模型的模式匹配能力，通过示例在注意力机制中锚定目标分布，使后续生成向该分布靠拢

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/9/21

首次发现

来源

2026年高效使用大语言模型的实用指南

涉及实体

Few-shot Promptingconcept

相关事实

已验证提示词工程中少样本示例（Few-shot）通过提供2-5个示例引导输出格式，思维链（Chain-of-Thought）要求模型「逐步思考」以激活推理能力77% 相似待验证少样本学习（few-shot learning）和思维链（Chain-of-Thought）提示技术能显著提升模型在推理任务上的表现71% 相似待验证模型倾向于关注上下文开头（Primacy Effect）和结尾（Recency Effect），呈现U形注意力曲线69% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/939331

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/939331

MCP

get_claim(id=939331)