清華提出 Jev-LDE：ICL 範例只編輯一次，1-shot 準確率升至 88.1%
清華大學自動化系研究者提出 Local Demonstration Editing（LDE）與小型編輯模型 Jev-LDE，在目標 LLM 推理前對已檢索出的 demonstration set 只做一次 Keep、Delete 或 Replace 編輯，而非重新搜尋最優範例組合。
用 1.7B 小模型對檢索結果做一次區域性編輯，就把 1-shot 平均準確率從 81.2% 提到 88.1%，端到端耗時僅增約 11%，為 ICL 範例選擇提供了低成本的後處理方案。
原標題：清华提出Jev-LDE：ICL示例只改一次，1-shot平均准确率就能暴涨
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