代表委员说｜薛济萍代表：关于标准字体版权维权行为的主张

经过这种分类办法，代表可以看出不同情感表达在不同理论结构和维度下的穿插联系和运用场景。

示例阐明：说｜RaR首要分为两个进程，经过对prompt了解和重述，言语模型可以更好地了解和答复问题。留意典范的挑选对模型体现很重要，薛济不恰当的典范挑选或许导致模型学习到不精确或有成见的信息。

这种办法不适用自然言语，萍代而是选用简化的符号作为提示，萍代优势在于使提示愈加明晰简练，进步模型处理空间联系问题才干，一起运作原理更易使人了解。②Few-shotPrompting：表关和Zero-shot比较便是多了几个shots，给予模型少数样本进行完成上下文学习。top_p=0.1,#数操控依据累积概率的采样,较低的top_p值会使生成的文本愈加确认，于标只会考虑累积概率到达较低阈值的符号。

虽然前期的GPT模型在了解和生成文本方面有了明显前进，准字主张但仍需求明晰提示词。以下会测验上述介绍的几种根底PromptEngineering手法，体版对空调品类的产品进行件型判别，并比照几种提示词工程在辨认作用上的差异。

◦用户发问——>数据检索（召回）——>注入Prompt——>LLM生成答案②Chain-of-Verification(CoVe)Prompting原理：权维权行Dhuliawalaetal.(2023)提出了一种称为CoVe的办法，权维权行该办法首要有四个进程：开端答案、规划验证问题以查验作业、独立答复这些问题、依据验证成果来批改开端答案。

•多模态提示词：代表结合文本、图画、音频等多模态数据的提示词规划，使得PromptEngineering在处理杂乱使命时愈加高效和灵敏。根据此，说｜在中央财经大学副教授刘春生看来，小米布局财险车牌的原因或许包含完善金融生态布局、与轿车事务协同展开等。

稳妥作为金融范畴的重要组成部分，薛济布局财险车牌能够进一步完善其金融生态系统，薛济完成金融事务的多元化展开，增强全体金融事务的协同效应和竞赛力。此前，萍代针对小米SU7稳妥费用和50多万油车挨近，小米轿车曾就这一车主关怀的论题作出回应。

而且，表关此次法巴天星财险获批筹建，是继东吴财险获批筹建后的又一家，至此，我国财险公司将添加至91家。第三，于标使用车辆行进数据，展开车险事务立异，凭仗承保车辆的出行大数据、智能驾驭方面的信息优势，推出个性化稳妥产品。