gepa

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。

DSPy 的一个补丁版本包括 CodeInterpreter 修复、MCP 2.0 支持、GEPA 升级，以及对错误和回调的改进。

FLARE是一个新框架，将少样本学习与反思机制相结合，以优化大语言模型的指令，在包括HotPotQA、工具调用和GoEmotions在内的多个基准测试中均优于GEPA。

本文解释了DSPy中的GEPA（基因-帕累托优化）如何用于高效的提示调优，特别是在微软AI的预训练数据筛选中应用，使研究人员能够用自动化的计算驱动优化取代手动提示工程。

来自 dspy 的 GEPA 优化的 LLM 判断器用于微软 MAI-Thinking-1 模型预训练流程中的数据过滤。

一条推文赞扬结合RLMs和GEPA的工作，并期待后续内容。

该帖子解释了强化学习因奖励稀疏而在长视界任务中遇到的困难，并介绍了 GEPA 这一方法。GEPA 利用轨迹层级的文本反思来保留更丰富的反馈信号，以优化学习过程。