Shot

近期 AI 领域的关键词“Shot”主要围绕“零样本”（zero-shot）与“少样本”（few-shot）能力展开，标志着模型泛化能力的显著提升。Anthropic 推出的 Claude Mythos 模型展示了零样本生成复杂结构的能力，例如仅凭文字描述即可生成完整的 Minecraft 城堡，无需专门训练或示例。这一进展源自其架构创新和对提示工程的优化。同时，OpenAI 通过 Codex 与 Notion 的集成，实现了少样本场景下的高效任务自动化：小团队利用 Codex 的代码生成能力，结合 AI 语音输入，一键生成需求文档，大幅提升了开发效率。此外，Anthropic 官方发布的《Prompting 101》课程系统化地教授如何通过精心设计的提示语（prompt）激发模型的零样本或少样本性能，强调提示语结构对输出质量的关键影响。当前焦点在于：零样本能力的边界——模型能否在未见过的任务中保持高可靠性？未来需观察这些能力是否会导致对提示工程的过度依赖，以及是否掩盖了模型固有的推理缺陷。