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介绍 Flex,这是一个新的 DSPy 模块,让语言模型重写程序代码本身,而不仅仅是提示词,从而实现更好的优化、更少的模型调用以及通过沙箱实现更安全的执行。
介绍了HERO,一种基于LLM的程序优化器,通过生成并重组异构原子编辑来克服最薄弱环节效应,在算法、游戏、智能体及机器人等领域实现更快的收敛速度和更高的分数。
本文提出了检索增强搜索(RAS),一种黑盒自适应方法,利用检索增强搜索和原子编辑分解(AEGIS)来改进基于LLM的C++和Python程序优化,相较于先前方法实现了高达2.06倍的提升。