伯克利提出并行 GEPA 算法提速提示词优化

伯克利 AI 研究人员对进化提示词优化方法 GEPA 进行了重大升级，推出 Parallel GEPA 算法。新机制引入 PxN 采样，打破了传统单步串行评估的瓶颈，改为批量提出候选者并进行并发评估。这使得提示词优化速度大幅提升 4 倍，不仅提高了效率，还意外缓解了过拟合问题并增强了泛化能力。

2026-08-06 ~ 2026-08-06 · 3 条相关

• GEPA 优化算法提速 4 倍，并行评估反促泛化提升 — dbreunig · 2026-08-06
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