@MaximeRivest: 优化MOLMO的提示词，使其成为SAM3的更好的点提示器。我喜欢在其他领域的提示优化…

X AI KOLs Following 新闻
prompt-optimization molmo sam3 ai-models gepa performance-improvement machine-learning

摘要

一条推文讨论了优化MOLMO的提示词，以增强其对SAM3的点提示功能，其中GEPA使性能提升了122%，但仍未能达到完美一致。

优化MOLMO的提示词，使其成为SAM3的更好的点提示器。 我喜欢在其他领域而非LLM的提示优化！
查看原文
查看缓存全文

缓存时间: 2026/08/30 12:06

针对 MOLMO 的提示优化，以使其成为 SAM3 更好的点提示生成器。

我非常喜欢在LLM之外领域进行的提示优化！

lillyguisnet (@lillyguisnet): 经 GEPA 优化的 Molmo 提示将性能提升了 122%！

小提示：性能从朴素提示的 0.159 提升到了优化后提示的 0.353……但完美一致值应该是 1.0！

我们离可用的程序还有很大差距。现在开始觉得

相似文章

从单体到模块化：段级自动提示词优化

arXiv cs.AI

本文介绍了SAPO，一种分段级自动提示优化方法，它将提示分解为角色、上下文、任务和输出格式，然后基于弱示例和强示例进行针对性改进。在多个基准测试上的评估表明，SAPO在GPT-3.5-Turbo和GPT-4o-mini上优于包括APE、OPRO、EvoPrompt、GEPA和StraGO在内的强APO基线。

别编写提示，要优化提示

Reddit r/AI_Agents

本文讨论了提示优化作为事件驱动开发中的关键技术，提到了像MLflow这样的框架，支持DSPy、GEPA和MIProv2等算法，以改进LLM提示。

SePO：用于系统提示优化的自进化提示智能体

arXiv cs.CL

SePO（自进化提示优化）提出了一种自指涉提示智能体，通过进化搜索同时优化任务智能体的系统提示和自身的系统提示。在包括 AIME'25、ARC-AGI-1 和 GPQA 在内的五个基准测试中，SePO 的表现优于 Manual-CoT、TextGrad 和 MetaSPO。