def distill_icl_to_cheatsheet(examples, model): # 分析示例中的关键模式 patterns = analyze_patterns(examples) # 提取通用特征 key_features = extract_features(patterns) # 生成高效提示 cheat_sheet = generate_prompt(key_features) return cheat_sheet

// 联邦域泛化软提示学习 for each round in federated_learning: for each client in clients: // 生成域特定软提示 domain_prompt = generate_domain_prompt(client_data) // 本地模型更新 local_model = update_model_with_prompt(base_model, domain_prompt) // 上传模型更新（不包含原始数据） upload_model_update(local_model) // 聚合全局提示 global_prompt = aggregate_prompts(all_domain_prompts) // 分发更新后的全局提示 distribute_global_prompt(global_prompt)

class CafGa: def __init__(self, model): self.model = model self.attention_weights = None def compute_attributions(self, input_text, target_output): # 预处理输入 tokens = self.preprocess(input_text) # 前向传播获取模型输出 outputs = self.model(tokens) # 计算梯度 gradients = self.compute_gradients(outputs, target_output) # 结合注意力权重计算归因 attributions = self.combine_gradients_and_attention(gradients, self.attention_weights) return attributions

from delm import DataExtractor # 初始化提取器 extractor = DataExtractor( model=”gpt-4″, max_retries=3, cache_enabled=True ) # 定义提取任务 task = { “objective”: “提取产品信息”, “schema”: { “name”: “产品名称”, “price”: “价格”, “description”: “产品描述” } } # 执行提取 result = extractor.extract( text=”产品页面内容…”, extraction_task=task ) # 结果包含提取的数据和置信度 print(result.data) print(result.confidence)

from repro import ResearchReproducer # 初始化复现器 reproducer = ResearchReproducer() # 加载研究论文 paper = reproducer.load_paper(“paper.pdf”) # 分析论文并生成复现计划 plan = reproducer.create_reproduction_plan(paper) # 执行复现 results = reproducer.execute_plan(plan) # 验证结果 validation = reproducer.validate_results(results, paper) # 生成复现报告 report = reproducer.generate_report(results, validation)

// 提示编译工作流 function compilePrompt(taskRequirements, constraints) { // 分析任务需求 analyzedRequirements = analyzeRequirements(taskRequirements); // 生成提示模板 promptTemplate = generateTemplate(analyzedRequirements); // 优化提示结构 optimizedPrompt = optimizeStructure(promptTemplate, constraints); // 添加上下文信息 contextualizedPrompt = addContext(optimizedPrompt, taskRequirements.context); // 验证提示质量 validatedPrompt = validatePrompt(contextualizedPrompt); return validatedPrompt; }

class LayoutAwareExtractor: def __init__(self, model): self.model = model self.layout_analyzer = LayoutAnalyzer() self.prompt_generator = MultiPromptGenerator() def extract(self, document): # 分析文档布局 layout_features = self.layout_analyzer.analyze(document) # 生成多角度提示 prompts = self.prompt_generator.generate(layout_features) # 执行多提示推理 results = [] for prompt in prompts: result = self.model(prompt, document) results.append(result) # 综合结果 final_result = self.aggregate_results(results) return final_result

设f_θ为具有参数θ的LLM，D={(x_i,y_i)}_i=1^k为上下文示例，x为新输入。 上下文学习的泛化误差R可表示为： R(f_θ, D. ≤ R_emp(f_θ, D) + √( (log|F| + log(1/δ)) / (2k) ) + β(k, θ)✅ 其中： – R_emp为经验误差 – |F|为假设空间大小 – δ为置信度参数 – β(k, θ)为模型复杂度项，与上下文长度k和模型参数θ相关

// 任务导向信息移除机制 function taskOrientedInformationRemoval(context, taskDescription): // 分析上下文中的信息单元 informationUnits = segmentContext(context) // 评估每个信息单元的重要性 importanceScores = [] for unit in informationUnits: score = calculateImportance(unit, taskDescription) importanceScores.append(score) // 基于重要性分数过滤信息 filteredUnits = [] for i, unit in enumerate(informationUnits): if importanceScores[i] > threshold: filteredUnits.append(unit) // 重构优化后的上下文 optimizedContext = reconstructContext(filteredUnits) return optimizedContext

class CLAUSE: def __init__(self, knowledge_graph, neural_model, symbolic_reasoner): self.kg_encoder = KGEncoder(knowledge_graph) self.context_generator = DynamicContextGenerator() self.neuro_symbolic_reasoner = NeuroSymbolicReasoner(neural_model, symbolic_reasoner) self.agent = AgentDecisionMaker() def reason(self, query): # 编码知识图谱 kg_embeddings = self.kg_encoder.encode() # 生成动态上下文 context = self.context_generator.generate(query, kg_embeddings) # 执行神经符号推理 reasoning_result = self.neuro_symbolic_reasoner.reason(query, context) # 代理决策 decision = self.agent.make_decision(reasoning_result) return decision

上下文工程(CE)统一框架： CE = {CR, CO, CEV, CA} 其中： – CR (Context Representation): 上下文表示 * 包括：文本表示、多模态表示、结构化表示等 – CO (Context Optimization): 上下文优化 * 包括：上下文压缩、上下文选择、上下文增强等 – CEV (Context Evaluation): 上下文评估 * 包括：效率指标、效果指标、鲁棒性指标等 – CA (Context Application): 上下文应用 * 包括：任务适配、领域迁移、人机协作等

class ICLDistiller: def __init__(self, model): self.model = model self.pattern_extractor = PatternExtractor() self.knowledge_distiller = KnowledgeDistiller() def distill(self, examples): # 分析示例中的模式 patterns = self.pattern_extractor.extract(examples) # 蒸馏关键知识 distilled_knowledge = self.knowledge_distiller.distill(patterns) # 生成备忘录 cheat_sheet = self.generate_cheat_sheet(distilled_knowledge) return cheat_sheet def generate_cheat_sheet(self, knowledge): # 将蒸馏知识转换为高效提示模板 template = f””” 任务: {knowledge[‘task_description’]} 关键模式: {knowledge[‘key_patterns’]} 解决策略: {knowledge[‘solution_strategies’]} 示例格式: {knowledge[‘example_format’]} “”” return template

class ConversationalReviewer: def __init__(self, model): self.model = model self.dialogue_manager = DialogueManager() self.context_builder = ContextBuilder() def generate_review(self, product_info, few_shot_examples=None): # 初始化对话 dialogue = self.dialogue_manager.initialize_dialogue() # 添加产品信息 dialogue = self.dialogue_manager.add_message(dialogue, “system”, f”产品信息: {product_info}”) # 如果有少样本示例，添加到对话中 if few_shot_examples: for example in few_shot_examples: dialogue = self.dialogue_manager.add_example(dialogue, example) # 进行多轮对话引导 for i in range(max_dialogue_rounds): # 构建当前上下文 context = self.context_builder.build_context(dialogue) # 生成模型响应 response = self.model.generate(context) # 添加到对话历史 dialogue = self.dialogue_manager.add_message(dialogue, “assistant”, response) # 生成下一个引导问题 if i < max_dialogue_rounds - 1: next_question = self.dialogue_manager.generate_next_question(dialogue, response) dialogue = self.dialogue_manager.add_message(dialogue, "user", next_question) # 提取最终评论 review = self.dialogue_manager.extract_review(dialogue) return review

设C为概念空间，X为输入空间，Y为输出空间。 基于概念的上下文学习可表示为函数f: C × X → Y. ��✅ 其中概念c ∈ C通过上下文示例D = {(x_i, y_i)}_i=1^k学习得到。 概念学习的信息理论界限： I(C; D. ≤ H(C) – H(C|D)✅ 其中： – I(C; D. 为概念C与上下文D之间的互信息✅ – H(C. 为概念C的熵✅ – H(C|D. 为给定上下文D下概念C的条件熵✅ 概念泛化误差可表示为： R(f) ≤ R_emp(f) + √( (VC_dim * log(k/VC_dim) + log(1/δ)) / k )