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APEX 引入了一种用于自动提示优化的动态数据选择策略，将数据集分层划分为简单、困难和混合三个层级，以提高数据效率，在多个基准测试中相对于初始提示取得了显著的性能提升。

CANTANTE 引入了一种对比信用分配方法，通过将全局奖励分解为每个智能体的信号，优化多智能体 LLM 系统，从而实现自动化提示调优。在编程、数学和检索基准测试中，它超越了基线方法，在不增加推理成本的情况下实现了最高 +18.9 分的提升。