清华提出 Jev-LDE，通过一次示例编辑提升 ICL 准确率

清华大学自动化系研究者提出 Local Demonstration Editing，并训练小型编辑模型 Jev-LDE，在目标 LLM 推理前对已检索的 demonstration set 执行一次 Keep、Delete 或 Replace 编辑。