本文综述多项大语言模型上下文学习（ICL）研究：SAIL利用搜索引擎增强生成与指令跟踪；BLI通过双语词典诱导取得新成绩；X-InSTA优化跨语言提示；SG-ICL让模型自生成演示以减少外部依赖；DAIL用数据增强提升低资源效果；研究还发现ICL对标签扰动不敏感，随模型增大逼近监督学习；Self-ICL以虚拟演示提升零样本能力。

本研究提出了一种改进零-shot推理的方法，通过引入跨语言提示和跨语言自洽提示，在不同语言之间提高推理性能，并在多个基准测试中获得了最先进的结果。