前沿模型迭代优化Agent提示词
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前沿模型迭代优化Agent提示词
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AI 综述
开发者 JensHonack 分享了一种 Agent 系统优化方法：利用前沿模型迭代改进自身的上下文和提示词工程，并在自建评测集上检查效果。评测关注五次运行中的分类一致性，以及 F1、召回率和精确度是否提升。 他指出，若以小模型作为强化学习的奖励函数，必须进行这一步提示词与上下文优化；报道未披露具体得分或实际提升幅度。
AI 根据报道生成 · 50 分钟前更新
最新进展11月11日 01:38
用前沿模型迭代优化 Agent Prompt 并提升 F1 与一致性报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月11日
- AGI Hunt用前沿模型迭代优化 Agent Prompt 并提升 F1 与一致性
一种 Agent 系统优化方法用前沿模型迭代改进自己的 context 和 Prompt，并在自建 eval 上测试效果。评测会检查 5 次运行中的分类一致性，以及 F1、召回率和精确度是否提升；作者强调，若用小模型（如 Jev）作为 RL 的 reward function，这一步必须进行。
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