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Demonstration Selection for Context Learning through Reinforcement Learning
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内容提要
本研究提出了一种新颖的相关性-多样性增强选择（RDES）方法，以提升模型的泛化能力。实验结果表明，RDES在文本分类任务中显著优于十种基准方法，且结合思维链推理可进一步提高预测性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种新颖的相关性-多样性增强选择（RDES）方法。
- RDES方法旨在提升模型的泛化能力。
- 实验结果显示，RDES在文本分类任务中显著优于十种基准方法。
- 结合思维链推理可以进一步提高模型的预测性能。
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