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国际象棋基准评测LLM提示优化研究
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AI 综述
2026年10月2日，arXiv cs.AI 全量分类发布一项研究：研究者基于 1118 道 Lichess 谜题构建国际象棋基准，用于研究冻结大语言模型（LLM）的自动提示词优化（APO），即在不更新模型权重的前提下优化提示词。该基准在 8 个目标模型上评测了 6 种 APO 算法，并考察优化后的提示词能否跨模型迁移，以及能否迁移到对局表现。目前该研究处于论文发布阶段，报道未披露具体评测结果或结论。
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最新进展10月2日 12:00
arXiv 发布研究，用 1118 道 Lichess 谜题构建基准，评测 6 种 APO 算法在 8 个模型上的表现。报道时间线
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10月2日
- arXiv：cs.AI（全量分类）用国际象棋基准测试大语言模型的提示词优化
研究者基于 1118 道 Lichess 谜题构建了一个国际象棋基准，用于研究冻结 LLM 的自动提示词优化（APO），在不更新模型权重的前提下优化提示词。该基准在 8 个目标模型上评测了 6 种 APO 算法，并考察优化提示词能否跨模型迁移及迁移到对局表现。
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