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PID 控制启发的提示词自适应调度方法提出，应对噪声反馈下的持续更新
论文针对 LLM 智能体在非平稳环境中指令漂移的问题，提出受 PID 控制启发的轻量级门控机制。该机制根据当前错误做出反应、随时间累积证据，并在编辑后回滚劣化，决定何时将反馈转化为持久的指令更新。作者将门控方法与简单基线及 TextGrad、GEPA 等提示词优化器对比，覆盖多种漂移任务、模型参数量、反馈噪声水平和随机种子。结果显示 PID 门控在任务准确率与编辑器调用预算之间取得比基线更优的 Pareto 权衡。
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arXiv 上的新论文，把 PID 控制用到提示词更新调度上，比 TextGrad、GEPA 更省调用次数，做智能体的可以看看。
2 sources38° AI heatLast updated 2026/10/12 03:46:35
Evidence
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