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本文介绍了ASCIL，一个后ASR框架，它根据用户反馈和上下文信号进行调整，以纠正AI助手中的误唤醒激活，在低延迟下实现了显著的错误减少。
本文提出将反例引导学习用于LLM执行正则表达式归纳，其中验证器提供反例以优化候选表达式。该方法显著提高了具有挑战性任务上的样本效率和成功率，表明LLM可以从结构化反馈中受益，而不仅仅是将其视为额外数据。