基于自我发现规范的智能体上下文学习

英文标题：Agentic Context Learning with Self-Discovered Specification

上下文学习是一种新兴的推理时任务，要求大语言模型在没有预训练的情况下，从复杂语境中学习并应用新颖的任务特定知识；即使是前沿模型的任务成功率也不足24%。这项研究系统探讨了这一挑战，并提出了一种名为“自我发现规范”的智能体方法，引导模型自主挖掘任务约束。该方法将上下文学习从被动适应转变为主动规范发现，为开发者构建更强大的 AI 代理提供了新思路。

2.6 KB 2.1 KB 640 B 612 B 380 B 9.1 KB 32.7 KB 22.8 KB 24.2 KB 34.7 KB