仅 30 条标注:GEPA 提示词优化让线索打分准确率提升 43%、成本降 5 倍
CShorten30 · x · 2026-09-24
Sutro 团队的 Seth Kimmel 撰文介绍用自动化提示词优化框架 GEPA 构建「AI Functions」(对主观任务做重复判断的模型函数)的实践,提出弥合通用智能与组织专属判断之间「主观性鸿沟」的方法:
- 核心问题:基础模型不懂你的组织如何做某个判断,评分器/分类器/匹配器等 AI Functions 需要对齐领域专家标准
- 结果:仅用 30 条标注,线索打分器平均准确率 +42.9pp,一致性 +30.6pp,峰值准确率下推理成本低约 79%(约 5 倍)
- 反直觉发现:表现最好的模型并非公开基准上「通用智能」最强的模型——作者主张「先拥有自己的 eval,再选模型」
- 文章还讨论了成为模型无关方案、结构化 judge 的对齐等局限与实践
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