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Reflective Feedback-Driven Prompt Optimization

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  1. TOOL · CL_301033 ·

    新的RFDPO工具跟踪项目级提示更改,揭示隐藏的模型性能变化

    研究人员开发了一种名为反射反馈驱动提示优化(RFDPO)的新工具,以改进自动提示优化(APO)方法的评估。与仅关注聚合准确性的传统方法不同,RFDPO跟踪项目级转换,包括恢复(从错误到正确)和回归(从正确到错误)。这种细粒度的反馈有助于指导后续的提示修订,并揭示整体准确性可能会掩盖个体结果的重大变化。使用GPT-5作为优化器,以及在各种基准测试中使用GPT-4o-mini和GPT-4.1 Mini作为求解器的实验表明,项目级反馈可以减…