研究人员开发了RLMOpt，一种新颖的提示优化方法，它利用递归语言模型（RLM）来驱动搜索策略。该RLM代理在一个基于工具的环境中运行，分析任务信息、识别失败、生成提示候选并管理评估预算。RLMOpt在四个基准测试中表现出色，包括临床信息提取和多跳问答，在大多数比较中优于GEPA代理，并以更小的提示更有效地实现了这些结果。 AI
影响 这项研究可能导致更高效、更有效的提示工程，从而提高各种语言模型应用程序的性能。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍一种新提示优化方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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