研究了使用大型语言模型建立对话系统的不同方法，并分析了对话历史的表示方式，提出了一种更紧凑的提供对话历史信息的方法，从而有效减少模型 API 的成本。

May, 2023

利用大语言模型在现代教育领域创新的机会，通过研究提问型大语言模型、语法错误解释和人力资源面试评估，揭示了大语言模型在改变教育实践中的潜力和限制。

May, 2024

使用 Mixture-of-Expert 范例，将问题空间划分为子区域，为每个区域构建专业专家，通过演示集和一条指令来实现任务的智能引导。

Jun, 2024

在这篇论文中，我们提出了一种名为 RePrompt 的新方法，通过从与 LLM 代理的交互中获取的聊天记录，逐步优化 LLM 代理的提示，从而使 LLM 在特定领域中学会规划，我们在 PDDL 生成和旅行规划的实验中证明了我们的方法可以提高不同推理任务的性能。

Jun, 2024

大型语言模型（LLM）助手是帮助用户浏览复杂多功能软件的潜在替代方法。我们通过与 16 名参与者的实验和后续访谈对 LLM 生成的软件指导进行了研究。我们比较了基准 LLM 助手与一种针对特定软件背景优化过的 LLM 助手 SoftAIBot，后者还提供了构建适当提示的指南。但令人惊讶的是，虽然 SoftAIBot 优于基准 LLM，但我们的结果显示，无论是否使用提示指南和领域上下文的集成，LLM 的使用和用户感知没有显著差异。大多数用户难以理解提示文本与 LLM 的回应之间的关联，并且通常逐字逐句地遵循 LLM 的建议，即使是错误的。这导致在使用 LLM 的软件任务建议时出现困难，降低了任务完成率。我们的详细分析还表明，用户对 LLM 的回应中的错误毫不知情，这表明他们在软件专业知识的缺乏和评估 LLM 助手的能力之间存在差距。随着设计领域特定 LLM 助手的推动日益增加，我们强调将可解释的、上下文感知的提示融入 LLM 中的重要性，以帮助用户理解基于提示的交互，识别偏见，并最大化 LLM 助手的效用。

Feb, 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

本研究旨在探讨如何设计自然语言提示以使聊天机器人能够自然地进行对话，从而可靠地收集用户自报数据。通过在线研究（N = 48），我们通过不同的自然语言提示设计和对话主题对聊天机器人进行了评估，并发现提示设计和主题显着影响了对话流程和数据收集表现。

Jan, 2023

采用角色扮演零样本提示作为一种高效且经济有效的方法，本研究使用能遵守指令的多语言 LLM（Beeching 等，2023 年）进行开放领域对话，并设计了一个提示系统，与 Vicuna（Chiang 等，2023 年）模型相结合，产生与精调模型在两个不同任务的人类评估中相匹配甚至超越的对话代理。

Jun, 2024

大语言模型通过 EmotionPrompt 在情绪智能方面进行性能提升，取得了显著的成果，有助于人类与语言模型的跨学科知识交互。

Jul, 2023