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一个团队在路线优化任务上测试 Gemini 3 Flash，零样本准确率达 93%。他们开始添加示例，性能一路攀升——但在添加到八个示例时，准确率骤降至 30%。这不是噪声，而是少样本饱和曲线的猛烈反噬。这是大多数工程师只有在部署了一个四个示例时看起来正常、十二个示例时却出现问题的提示之后才会发现的故障模式。

"更多示例严格意味着更好"的直觉是错的。跨 12 个 LLM 和数十种任务类型的数据显示了三种截然不同的失败模式：稳定平台期（收益趋于平缓）、峰值回归（收益先升后崩）和选择诱导崩溃（更换示例检索策略后收益蒸发）。理解自己处于哪种模式，会改变你构建提示的方式、何时放弃少样本方案，以及是否应该转向微调。