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论文介绍了 MIRAGE，这是一个推理时框架，通过使用强化学习引导动态切换视角来增强 LLM 推理，在各种基准测试中优于现有的提示方法。
本文介绍了MTI-GNN，一种多视角三元交互图神经网络，对贝克的认知三元组进行建模以进行认知扭曲检测，在多个多语言数据集上优于有监督基线和提示式大语言模型。
本文介绍了Stanford的STORM研究方法，并提供了4个Prompt，让用户能在Claude中复制多视角研究流程，5分钟内生成博士级别的研究简报。
斯坦福的STORM研究法被Nav拆成4个提示词放进Claude，使普通人也能通过AI从5个独立视角分析问题，提升深度内容写作效率。