应用介绍
来自英属哥伦比亚大学、纽约大学石溪分校和浙江大学的研究团队深入剖析了 Prompt 如何在 LLM 的 CoT 推理过程中调控模型内部信息流。这项研究首次构建了一个量化 Prompt 搜索空间复杂度的理论框架，为 LLM 提示工程从经验性的「炼丹」走向科学奠定了基础。
来自英属哥伦比亚大学、纽约大学石溪分校和浙江大学的研究团队深入剖析了 Prompt 如何在 LLM 的 CoT 推理过程中调控模型内部信息流。这项研究首次构建了一个量化 Prompt 搜索空间复杂度的理论框架，为 LLM 提示工程从经验性的「炼丹」走向科学奠定了基础。
