提升大语言模型性能：扩散模型革新提示词优化research#llm🔬 Research|分析: 2026年2月24日 05:03•发布: 2026年2月24日 05:00•1分で読める•ArXiv NLP分析这项研究引入了一个开创性的基于扩散的框架，用于优化大型语言模型（LLM）的提示词。该方法利用扩散语言模型迭代改进系统提示，从而提高现有LLM（如GPT-4o-mini）的性能。这种与模型无关的方法有望为提升LLM能力提供可扩展的解决方案。要点•该方法使用扩散语言模型迭代优化提示词。•它提高了冻结的大型语言模型的性能，而无需访问梯度。•这种方法与模型无关，并在各种基准测试中提供了改进的性能。引用 / 来源查看原文"在各种基准测试（例如，$\tau$-bench, SST-2, SST-5）中，DLM优化的提示词持续提高了冻结的目标LLM（例如，GPT-4o-mini）的性能。"AArXiv NLP2026年2月24日 05:00* 根据版权法第32条进行合法引用。较旧ConfSpec: Turbocharging LLM Reasoning with Confidence-Gated Verification较新Revolutionizing Medical Imaging: Feature Disentanglement for Robust AI相关分析research增强时间序列预测：使用 Dual-MLP 模型的新方法！2026年2月24日 05:02research解锁大语言模型可靠性：一种新的基于能量的方法2026年2月24日 05:02research人工智能革新药物研发：预测建模新时代2026年2月24日 05:02来源: ArXiv NLP