通用条件逻辑：面向提示工程的形式语言
人工智能
2026-01-06 v1 计算与语言
机器学习
编程语言
软件工程
摘要
我们提出通用条件逻辑（UCL），这是一种用于提示优化的数学框架，将提示工程从经验性实践转化为系统化优化。通过系统评估（N=305，11个模型，4次迭代），我们展示了显著的token减少（29.8%，t(10)=6.36，p < 0.001，Cohen's d = 2.01）以及相应的成本节省。UCL的结构开销函数O_s(A)通过过指定悖论解释了版本特定的性能差异：在阈值S*=0.509之后，额外的指定以二次方式降低性能。核心机制——指示函数（I_i in {0,1}）、结构开销（O_s = gamma * sum(ln C_k)）、早期绑定——得到验证。值得注意的是，最优的UCL配置因模型架构而异——某些模型（如Llama 4 Scout）需要版本特定的适应（V4.1）。本工作确立了UCL作为可校准的LLM交互框架，模型族特定的优化是关键的研究方向。
引用
@article{arxiv.2601.00880,
title = {Universal Conditional Logic: A Formal Language for Prompt Engineering},
author = {Anthony Mikinka},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.00880},
year = {2026}
}
备注
25 pages, 15 figures, 5 tables. Includes appendices with variable reference, pattern library, and O_s calculation examples. Supplementary materials: V1-V4.1 prompt source code and 305 model responses available at GitHub repositories