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清华提出Jev-LDE：ICL示例只改一次，1-shot平均准确率就能暴涨
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AI摘要
清华大学研究团队提出局部示例编辑方法LDE及其小模型Jev-LDE，在目标大模型推理前对已检索的示例集合进行一次Keep、Delete或Replace编辑。在3个分类数据集和4个目标大模型上，平均单样本准确率从81.2%提升至88.1%，在48个配置中有46个优于Semantic TopK初始化结果。
AI洞察
Jev-LDE表明，对检索到的示例集合只做一次局部编辑，就能显著提升ICL效果，无需代价高昂的全组合搜索，从而降低大模型推理成本。该方法用1.7B小模型并以冻结目标模型的结果作为奖励进行训练，展示了轻量模型为大模型优化上下文的可行模式。构建RAG或少样本流程的企业，可将检索后的精炼作为高性价比的精度提升手段加以考虑。
以上为AI根据原文生成的分析，请结合原文判断。
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