Recursive LLM prompts
a year ago
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- 使用英语和LLM（如GPT-3.5）作为运行时环境实现递归
- 递归提示包含状态并通过更新状态逼近终止目标（基准条件）
- 无限递归斐波那契提示示例（无基准条件）
- 通过Python函数调用OpenAI API实现自动化递归
- 两种递归类型：递归提示与递归Python函数
- 灵感源自目标条件强化学习与通用问题求解器(GPS)
- LLM运用记忆规则（代数规则与原子规则）解决问题，类似人类认知机制
- LLM生成错误事实的挑战及解决方案（如事实核查、维基百科查询）
- 与ACT-R及ReAct（推理+行动）范式的关联
- 提示中的非尾递归与堆栈管理探索
- 计算factorial(11)的非尾递归提示示例
- 使用OpenAI Playground或Python脚本运行递归提示的指导说明