本文分析了大型语言模型(LLMs)在流体智能方面的不足，特别是在面对新问题时的表现。通过ARC任务的实验，揭示了LLMs在技能组合、对抽象输入格式的陌生以及解码过程中的缺陷。这些发现为改进LLMs提供了新思路。

该研究提出了一种基于句法树的语法引导生成模式，通过两个部分的解码过程来预测填充文本和生成自然语言文本。实验结果表明，该方法在有效性和可解释性方面优于自回归基线。

本文分析了k8s的RESTClient的构造和请求过程，包括静态和动态客户端的使用。构造请求时需要设置路径前缀、超时和http请求头。发送请求时进行限流和重试，然后将响应转换成指定类型。动态客户端的结果封装在unstructured.UnstructuredList或unstructured.Unstructured中。解码过程中使用gojson.RawMessage对象可以反序列化任何对象。