arXiv cs.AI· Haoyue Liu, Zhichao Wang, Huanyu Yan, Xiaoying Tang·· 3 小时前AI 评分26
BudgetAPO：面向紧预算场景的噪声自适应提示词优化器
How Should a Prompt Optimizer Spend a Tight Budget? BudgetAPO with Noise-Adaptive Evaluation
AI 导读
BudgetAPO 是一种面向紧预算场景的单阶段提示词优化器，通过短探测测量任务噪声来自适应调整评估切片大小，并用固定切片将每次接受/拒绝决策转为配对比较。在七个基准和五个被测模型上，BudgetAPO 在所有被测模型上均排名第一，并在 Holm 校正配对检验下击败所有基线；在 250 次调用时仅 13% 的运行返回种子提示词，而 GEPA 为 86%。
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