BudgetAPO：紧预算下的提示优化器
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BudgetAPO：紧预算下的提示优化器
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报道摘要
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%。
摘自 arXiv cs.AI
最新进展10月9日 12:00
BudgetAPO：面向紧预算场景的噪声自适应提示词优化器报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv cs.AIBudgetAPO：面向紧预算场景的噪声自适应提示词优化器
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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