**将示例蒸馏为任务指令：增强面向真实B2B对话的上下文学习**

_Distilling Examples into Task Instructions: Enhanced In-Context Learning for Real-World B2B Conversations_

> 针对真实B2B多方对话的分类难题，传统上下文学习受限于示例串联导致的长上下文。新方法将冗长示例提炼为紧凑的结构化分类标准和任务描述，实现令牌用量减少99%，AUC提升高达7%，且随上下文增长保持鲁棒性，优于基线。框架支持直接优化分类逻辑，提升了透明度、效率和交互性。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：ai-models
- **发布时间**：2026-06-22 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2606.15641)