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黑盒提示词最小化框架压缩 few-shot 提示词
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AI 综述
2026-09-30，arXiv 发表软件工程领域论文，提出 \framework 黑盒提示词最小化框架，能在字符数上平均压缩 few-shot 提示词 65.3% ± 15.8%，同时保持命题输出保真度。模型优先保留逻辑标识符与约束声明，丢弃自然语言散文和跨提示关系标注；部分模型为通用编码器，部分为通用解码器。
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9月30日
- arXiv · Software EngineeringHow Much Prompt Is Enough? A Blackbox Minimization of Few-Shots in LLMs
\framework 是一个黑盒提示词最小化框架，能将 few-shot 提示词在字符数上平均压缩 65.3% ± 15.8%，同时保持命题输出保真度。模型优先保留逻辑标识符与约束声明，丢弃自然语言散文和跨提示关系标注；部分模型是通用编码器，部分是通用解码器。
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