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CommonGen
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新研究探索用于自动提示优化的模块化和递归方法
两篇新研究论文介绍了优化大型语言模型提示的新方法。第一篇SAPO将提示分解为角色、上下文和任务等部分，从而进行有针对性的改进，以提高在各种基准测试中的性能。第二篇RLMOpt利用递归语言模型来驱动优化过程本身，从而在多个任务和基准测试中实现更高效、更有效的提示生成，其性能通常优于GEPA等现有方法。
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LatticeBridge 通过罕见事件推理改进结构化序列生成
研究人员开发了 LatticeBridge，一种新颖的结构化序列生成方法，它解决了在单个输出中满足多个派生输入约束的挑战。该方法将问题构建为一个罕见事件序列推理任务，结合了前缀语言模型、实例编译的表面自动机和专门的蒙特卡洛解码器。LatticeBridge 旨在通过确保所有必需的锚点被联合实现来提高生成序列的忠实度，在 CommonGen 和 WikiBio 等基准测试中优于基线方法。