Компьютерные науки > Искусственный интеллект [представлен 27 октября 2026 года] Название: " Нарушение отражательного списка оптимизации: параллельные предложения делают GEPA более быстрым и лучшим видом PDF HTML (экспериментальным) резюме: Референтная оптимизация текста делает агентские системы лучше, но цикл оптимизации сам по себе является ресурсоемким объемом работы, структура которого оставляет неиспользованным параллельный потенциал оценки. Мы расширяем возможности для оптимизации ГЕПА с открытым исходным кодом, чтобы предлагать и оценивать группу кандидатов на каждом этапе оптимизации вместо одного кандидата за раз. В ходе нашей проверки по двум направлениям большинство из них закончились в полвольтного времени или меньше, и самые быстрые за четверть-третьего. Кроме того, в матчах были получены более высокие результаты тестов: с 68,9% до 72,1% на LiveBench-Math (с 2 200 долл. США) и от 49% до 60,0% на HoVer (8\times1 долларов). Простая модель рабочего времени объясняет измеряемые скорости в рамках ограниченного числа рабочих, а комплектированные параметры также расходуют свои метрические и долларовые бюджеты более эффективно. Мы закладываем осей, по которым параллельно может взойти отражательный шаг оптимизации, первый взгляд на распределение фиксированного бюджета оптимизации между ними. Дополнительные параметры контекст текущего просмотра: cs.AI ссылки и цитаты Загрузка... Библиографический и цитационно-инструментальный библиолог (Что является Исследовательом?)…
Блокировка отражательной панели оптимизации: параллельные предложения делают GEPA быстрее и лучше
arXiv: 261 036 67774v1 Annuales Type: New Humber Abstractive: Imploymentive текстовая оптимизация делает агентические системы более эффективными, но цикл оптимизации сам по себе является ресурсоемким объемом работы, в результате чего параллельное использование возможностей для оценки остается бездействующим. Мы расширяем возможности для оптимизации ГЕПА с открытым исходным кодом, чтобы предлагать и оценивать группу кандидатов на каждом этапе оптимизации вместо одного кандидата за раз. В ходе нашей проверки по двум направлениям большинство из них закончились в полвольтного времени или меньше, и самые быстрые за четверть-третьего. Кроме того, в матчах были получены более высокие результаты тестов: с 68,9% до 72,1% на LiveBench-Math (с 2 200 долл. США) и от 49% до 60,0% на HoVer (8\times1 долларов). Простая модель рабочего времени объясняет измеряемые скорости в рамках ограниченного числа рабочих, а комплектированные параметры также расходуют свои метрические и долларовые бюджеты более эффективно. Мы обрамляем оси, по которым отражательный шаг оптимизации может масштабироваться параллельно, первый взгляд на распределение фиксированного оптимистического удара