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Promptbreeder: Self-Referential Self-Improvement Via Prompt Evolution
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新的代理式流程通过专家指导优化标注定义
研究人员开发了Goldsmith，一个代理式流程，旨在利用少量专家标注的示例来优化标注定义。该系统将标注定义视为一个可训练的文本对象，并基于可执行的结构化损失函数进行迭代修订。Goldsmith在现有提示优化方法方面表现出改进，并在与检索和人工审查流程集成时增强了下游标注任务。
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提示进化论文强调固定提示库而非自变异
一篇关于 LLM“自指”提示进化的近期论文被分析，结果显示声称的高级变异技术不如最初呈现的那么重要。研究表明，一个包含 39 个通用“思维风格”提示的固定库是提示优化的主要驱动因素，而非复杂的自变异过程。这一发现表明，更简单的提示工程方法可能更有效，从而摆脱了复杂的进化方法。