研究发现 RL 强提示词无需更多细节，精简反而更优
xeophon · x · 2026-08-25
转推的一篇文章指出，在强化学习（RL）运行中，使用强提示词进行 Seeding 往往能带来更好的结果。文章强调，强提示词不一定意味着包含更多详细信息。在 GEPA 的案例中，删除了 400 行参考规范后，模型反而成功生成了预期的图像。
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