<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>In-Context Learning on Chen Kai Blog</title><link>https://www.chenk.top/zh/tags/in-context-learning/</link><description>Recent content in In-Context Learning on Chen Kai Blog</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Fri, 31 Oct 2025 09:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://www.chenk.top/zh/tags/in-context-learning/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>自然语言处理（七）：提示工程与 In-Context Learning</title><link>https://www.chenk.top/zh/nlp/07-%E6%8F%90%E7%A4%BA%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E4%B8%8Ein-context-learning/</link><pubDate>Fri, 31 Oct 2025 09:00:00 +0000</pubDate><guid>https://www.chenk.top/zh/nlp/07-%E6%8F%90%E7%A4%BA%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E4%B8%8Ein-context-learning/</guid><description>&lt;p>同一个模型，既可能给出精准而深刻的回答，也可能自信满满地‘一本正经胡说八道’。关键在于你如何引导它，而非模型的权重。简单输入‘分析这段文本’通常只能得到泛泛而谈的总结；但在提示中明确角色、提供清晰示例并规定严格输出格式，则更可能得到一个结构化的 JSON，直接供下游解析器使用。&lt;strong>提示工程的核心是将这种从偶然到必然的差距转化为一套可重复、可操作的方法论。&lt;/strong>&lt;/p></description></item></channel></rss>