其间，粤港愿服腾讯广告是高质量协作同伴的典型代表，粤港愿服腾讯广告依据过往经历探究出适用于IP各阶段的运营思路，例如整理出三项重要的IP运营方针：内核筑基、扩展价值、赛道深耕，并给出完成每项方针的高效率方法：借力其他数字IP协助内核筑基，经过品牌延展扩展IP价值，运用人群破圈及品牌重塑来深耕赛道、继续打造IP壁垒。

经过多样化的样本生成来进步全体的稳定性，地赛动可以对多种问题发生多个共同的推理链，并将它们组合成一个终极典范调集。经过这种分类办法，通活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。

辨认情感需求：广州辨认出期望模型生成的呼应中包括的情感类型（如高兴、哀痛、愤恨等）。4）老练阶段（2020-2021）•GPT-3发布（2020）：举行GPT-3的发布带来了更大规划的预练习模型，具有更强的生成和了解才干。该办法经过精心规划验证问题，粤港愿服模型可以辨识本身的过错并进行批改，然后明显进步了精确率。

3.代码链（CoC)：地赛动首要，初始化一个包括城市称号的列表和一个空的调集来存储国家。•数据预备阶段：通活一般是离线进程，首要是将私域数据向量化后构建索引并存入数据库的进程。

如：广州Chain-of-Thought(CoT)、广州AutomaticChain-of-Thought(Auto-CoT)、Self-Consistency、LogicalCoT等，都旨在促进模型以更结构化和逻辑性的办法处理信息，然后进步问题解決的精确性和深度。

举行示例阐明：下图展现了不同类型的情感表达及其在不同理论结构下的分类和穿插联系。3.优化和测验：粤港愿服一开端的提示词或许并不完美，所以需求不断调整和优化，测验不同的表达办法，测验找到最好的成果。

地赛动示例阐明：下图展现了CoT和CoS在处理一个从一堆砖块中取出特定砖块的问题时的体现。4）微谐和优化（Fine-TuningandOptimization）①AutomaticPromptEngineer(APE)原理：通活Zhouetal.(2022)提出的APE技能，通活其突破了手动和固定提示的约束，可以针对特定使命主动生成并挑选输出有用的提示。

④RephraseandRespond(RaR)Prompting原理：广州因为LLM常常疏忽了人类思想办法和LLM思想办法间的差异，Dengetal.(2023)提出了RaR技能。n=1#生成一个回复)#解析并回来成果returnresponse.choices[0].message.content.strip()exceptExceptionase:returnstr(e)Zero-shot：举行精确率44.44%prompt1=件型的判别和产品的细分品类、举行产品来历和产品参数有关。