通过引入标准化提示模板，我们改进了基于 HTML 的网络导航中大型语言模型的性能，并发现 GPT-4 等较大模型在该任务中表现优于较小模型。对 HTML 片段的长度和历史轨迹以及实时环境反馈的重要性进行了评估，并提供了对未来研究有价值的见解。

Oct, 2023

利用领导者 - 追随者双层框架，本文实现了一个完全集成的端到端框架，用于处理复杂的推理任务，并通过引入历史发现为生成合适的问题（提示）提供指导，进而指导行动学习。

Oct, 2023

通过简单的文本提示、当前观察和历史收集模型，我们的方法在视觉导航中对大型语言模型进行了精细调优，训练模型使用了来自 Habitat-Matterport 3D 数据集（HM3D）的人类示范和碰撞信号，实验结果表明我们的方法优于最先进的行为克隆方法并有效地降低了碰撞率。

Oct, 2023

在这篇论文中，我们对高效提示的各种方法进行了全面的概述，包括使用高效计算和高效设计进行提示的方法，重点关注未来的研究方向。

Apr, 2024

构建了一种名为 HMAW 的分层多代理流程，不受人类限制和培训，并能适应底层任务的微妙之处，通过创建详细且合适的提示，进一步提高当前 LLMs 的性能。

May, 2024

自动选择给定输入的最佳提示，克服手动设计有效提示的挑战，通过聚类训练数据、生成候选提示、生成输入 - 提示 - 输出数据集以训练评估器，并使用评估器在测试时选择最佳提示来实现兼顾通用性和特异性的方法。在零 - shot 问答数据集上显示出竞争性性能。

Apr, 2024

本研究提出一种称为分层提示调整的新方法，利用大语言模型（LLMs）建立描述每个类别的图形模型，以模拟描述类别的实体和属性及其相关性，并通过引入关系引导注意模块来捕捉实体和属性之间的关联，以及通过结合整体语义建模来处理更复杂和长期的关系。实验结果表明，我们的方法具有很强的效果，并且比现有的最先进方法具有更好的泛化性能。

Dec, 2023

大型语言模型在各种下游任务中表现出显著性能，而引导工程在优化大型语言模型性能中起着关键作用。本文通过回顾 35 项代表性研究，突出设计提示的局限性，同时保持一个期待大型语言模型像人类思考的人类化假设。通过引导大型语言模型按照建立的人类逻辑思维，我们展示目标导向的提示形式显著提高了大型语言模型的性能。此外，我们引入了一个新的分类法，将目标导向的提示方法分为五个相互关联的阶段，并通过总结十个可适用任务来展示我们框架的广泛适用性。我们提出了四个未来方向，希望进一步强调和推动目标导向的提示工程。

Jan, 2024

通过使用编程式的提示结构，可以促使大型语言模型在不同的环境、机器人能力和任务中进行计划生成，从而大大减少了任务规划中需要定义的领域知识。

Sep, 2022

本文探讨利用语言模型 (LLMs) 作为知识源，辅助 agent 学习新任务的能力。通过使用构建提示词（或 “暗示”），研究什么样的响应既合理，又可以满足 Agent 任务上下文。研究结果表明，在线 agent 任务学习可以从 LLMs 获取可操作的任务知识。

Sep, 2022