Chinese contentOpenAI o3从文本需求生成微服务架构的实证评估
OpenAI o3 能直接从需求文档拆出微服务，少样本示例让 F1 从 0.79 涨到 0.97。想用 LLM 做架构设计的可以看这篇。
#few-shot prompting
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Jul 31
Jun 16
Papers09:47
Chinese contentMAF：面向MLLM的多模态自适应少样本提示情感分析框架这篇论文提出MAF，能根据输入动态挑选示例来引导MLLM做情感分析，在多个数据集上效果提升明显，比固定提示强很多。
May 26
Papers11:44
Chinese content超越摘要：用LLM对代码变更进行结构化标签标注代码审查团队终于有了更智能的辅助——LLM自动标注变更类型（重命名/移动/逻辑修改），比人工逐行看diff高效太多，做代码审查或CI/CD集成的开发者可以直接参考。
May 14
Chinese contentLocale-Conditioned Few-Shot Prompting 解决 SLM 在 PII 替换中的演示复读问题
做设备端隐私处理或小模型应用的团队，这篇论文揭示了少样本提示中一个容易被忽视的陷阱——模型会复读演示而非推理，并给出了一个简单有效的修复方案，值得点开看看。