Tag: Prompt Engineering

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• Waking Up an AI: A Quantitative Framework for Prompt-Induced Phase Transition in Large Language Models

  Published: 7 May, 2025 |  at  09:31 AM

  

  64.57 🤔

  本文提出了一种双重提示框架（TIP和TQP）来量化大型语言模型（LLMs）的认知相变，发现LLMs对概念融合提示的情感反应与人类直觉差异显著，揭示了AI与人类认知在概念整合上的潜在鸿沟。

• Diff-Prompt: Diffusion-Driven Prompt Generator with Mask Supervision

  Published: 4 May, 2025 |  at  04:32 PM

  

  54.39 🤔

  本文提出Diff-Prompt方法，使用扩散模型基于掩码监督生成细粒度提示信息，显著提升预训练多模态模型在复杂指代表达理解任务上的性能，同时保持高效微调。

• Trace-of-Thought Prompting: Investigating Prompt-Based Knowledge Distillation Through Question Decomposition

  Published: 6 May, 2025 |  at  01:18 AM

  

  93.53 😐

  本文提出了 Trace-of-Thought Prompting，一种基于提示的知识蒸馏框架，通过将复杂问题分解为可管理的步骤，有效地将高资源模型的推理能力迁移到低资源模型，显著提升了低资源模型在算术推理任务上的表现，且无需大量微调。

• Do We Need a Detailed Rubric for Automated Essay Scoring using Large Language Models?

  Published: 7 May, 2025 |  at  09:33 AM

  

  61.53 😐

  本文通过对比详细、简化和无评分标准在四个大型语言模型上的自动作文评分表现，发现简化标准在大多数模型中能保持与详细标准相似的准确性并显著降低token使用量，但模型特异性和整体性能不足仍需关注。