2301.00234 · 小红书推广卡片文案

三个标题变体

「在 prompt 里塞 3 个例子 AI 就能学会新任务」这件事的教科书,六年八版被引 1170 ✨
做 Prompt / RAG / Agent 的姐妹必读:这篇综述六年八版,几乎是 ICL 的「坐标系」🎯
1170 次引用、清华 + 北大合著 —— 把 GPT-3 那道「涌现」系统化讲清楚的中文 ICL 综述 📚

小红书卡片文案（约 220 字）

做 Prompt / RAG / Agent 的姐妹听我说 🫶

你以为 ChatGPT / Cursor / Claude Code"看几个例子就学会"是天经地义的 —— 这件事的"理论课"在中国。

arXiv 2301.00234(Dong et al., 清华 + 北大 + 苏州大学 + 微软亚研 14 位作者,2022-12 v1 → 2024-10 v6)六年八版地把"in-context learning (ICL)"做了完整坐标系 —

📐 三阶段 pipeline:检索(KATE kNN / BM25) → 排序(Lu 2022 顺序敏感 25-50%) → 集成(self-consistency)
🔬 三轴分类:训练侧(MetaICL / EPR) + 提示侧(CoT / Auto-CoT / ReAct) + 分析侧(induction head)

它被引 1170 次,今天所有 Few-shot / CoT / RAG / Agent 论文的"训练 / 提示 / 分析"三段式分类法,几乎都是这篇综述定义的 ⚡

哪怕 2025 年 MCP 已替代部分 ICL,这套框架仍是 Agent 工程设计的共同语言 ✨

ICL #InContextLearning #FewShot #CoT #LLM #PromptEngineering #RAG #Agent #综述 #arXiv

关联论文：2301.00234（点格式）
科普版：/shared/research-kb/organized/promo/popular/2301-00234.md