STEVE只从错误样本生成文本梯度，并以正则化验证抑制对困难样本的过拟合。
推荐理由：它定位了提示迭代失稳的两类来源：正确样本产生噪声更新，以及困难样本驱动的过度特化；定向纠错与正则验证让自动提示优化更可控。
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