反思式提示优化提升深度研究Agent引文奖励
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反思式提示优化提升深度研究Agent引文奖励
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AI 综述
研究者将反思式提示词进化（GEPA）用于多智能体 deep-research agent 的两个系统提示词，在训练、验证、测试主题互不重叠的划分下，留出引用奖励从 0.702 升至 0.781，提升 0.079，bootstrap 95% 置信区间为 [0.051, 0.107]。 该结果在三个随机种子上复现，均值提升 0.107。论文作者为 Elias Lumer 等。
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最新进展10月12日 12:00
反思式提示词优化如何提升 Deep-Research Agent 的迁移增益并揭示提示词级过拟合报道时间线
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10月12日
- arXiv：cs.CL反思式提示词优化如何提升 Deep-Research Agent 的迁移增益并揭示提示词级过拟合
研究者将反思式提示词进化（GEPA）用于多智能体 deep-research agent 的两个系统提示词，在主题不相交划分下，留出引用奖励从 0.702 升至 0.781，提升 0.079，bootstrap 95% 置信区间为 [0.051, 0.107]，并在三个随机种子上复现（均值 0.107）。
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