反思式提示优化提升深度研究Agent引用奖励
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反思式提示优化提升深度研究Agent引用奖励
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AI 综述
一项新研究将反思式提示词进化（GEPA）用于多智能体深度研究智能体的两个系统提示词，在训练、验证、测试主题完全不重叠的划分下，留出集引用奖励从0.702升至0.781，提升0.079，bootstrap 95%置信区间为[0.051, 0.107]，并在三个随机种子上复现（均值0.107）。 作者Elias Lumer等人称，这一主题不相交多随机种子协议显示增益可迁移，同时揭示提示词存在过拟合。该结果来自arXiv cs.CL的一手论文，尚未见独立复现。
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最新进展10月12日 12:00
反思式提示词优化让深度研究智能体引用奖励提升 0.079：主题不相交多随机种子协议揭示可迁移增益与提示词过拟合报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv cs.CL反思式提示词优化让深度研究智能体引用奖励提升 0.079：主题不相交多随机种子协议揭示可迁移增益与提示词过拟合
研究将反思式提示词进化（GEPA）用于多智能体深度研究智能体的两个系统提示词，在训练、验证、测试主题完全不重叠的划分下，留出集引用奖励从 0.702 升至 0.781，提升 0.079，bootstrap 95% 置信区间为 [0.051, 0.107]，并在三个随机种子上复现（均值 0.107）。
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