#GEPA

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信息流里打上「GEPA」标签的资讯、产品与论文，按刊登时间排，新的在上。

9月25日

Microsoft 新论文 CASD，让编码智能体读完整日志自动改提示词，比 GEPA 多提 5.7 分，一次只要 1.6 美元，做 agent 的都该看看。

DAIR.AI@dair_ai2 个信源在谈原文

8月31日

论文精选08:06

NPO用简单方法实现高效提示优化，教师模型越强效果越好，颠覆了复杂优化器的设计思路。

elvis@omarsar0原文

7月16日

这篇论文用Terminal-Bench 2.0测试三种Agent优化方法，发现只有RELAI-VCL能持续累积提升，终身平均76.4%远超其他。做智能体持续学习的人必看。

arXiv cs.AI@Wenxiao Wang 等 3 人原文

6月19日

模型精选00:02

Gary Marcus分享了Matei Zaharia的神经符号系统研究，用AI搜索在机器人上打败了现有最优方案，值得搞机器人或符号推理的人关注。

Gary Marcus@GaryMarcus原文

6月8日

论文官方一手精选01:12

做提示工程和模型微调的开发者，GEPA 框架提供了一种系统化的提示优化方法，比手动调参更高效，值得尝试。

官方一手marktechpost@Sana Hassan原文

6月3日

做Agent开发的团队终于有了自动化提示词优化的工具——GEPA支持任何CLI Agent，封装成函数就能自优化，省去反复手动调参的麻烦，建议试试。

Philipp Schmid@_philschmid原文

5月30日

LangChain 用户现在可以直接用 GEPA 优化链性能，省去手动调优的麻烦，做 AI 工作流的开发者值得一试。

Harrison Chase@hwchase17原文