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根据提供的文献内容，这篇论文的主要结论可以概括如下：
# '''提出了[[HPROPRO]]框架'''：作者提出了一个名为HPROPRO的新型程序化提示框架，用于处理混合型问题回答任务。该框架不依赖于特定领域的[[检索器]]和[[模态转换]]，而是通过集成各种功能来与异构数据进行交互。
# '''无需领域特定检索器和模态转换'''：HPROPRO通过定义[[函数声明]]和实现，使得大型[[语言模型]]（LLMs）能够直接从不同来源和模态的数据中提取信息，避免了将不同模态的数据预先转换为单一模态的需求。
# '''实验验证了HPROPRO的有效性'''：在[[HybridQA]]和[[MultiModalQA]]两个典型的混合问题回答基准数据集上的实验结果显示，HPROPRO在少量样本设置下取得了最佳性能。
# '''未来工作展望'''：作者希望在未来的工作中进一步利用LLMs的编码能力，允许模型根据不同场景判断和自我创建更多定制化的功能。
# '''局限性'''：论文指出HPROPRO的性能依赖于所选择的LLMs的能力，模型更新和[[服务器]]状态可能会影响实验结果。此外，现有的基准测试仅关注包含[[表格]]、[[段落]]和[[图像]]的异构数据，未来期望探索包括[[知识图谱]]和[[图表]]在内的更多类型的数据。