用国际象棋测 APO，imec 发布提示词优化基准
LudovicDenoyer · x · 2026-10-06
imec AI.labs（巴黎）团队发布新工作《Benchmarking Prompt Optimization of Large Language Models With Chess》。
- 团队指出自动提示词优化（APO）是提升 LLM 与智能体性能最有效的手段之一，但其真实收益很难准确度量。
- 该工作提出以国际象棋作为评测环境来基准化提示词优化效果，并希望借此推动提示词优化算法的发展、改进模型推理能力。
- 作者包括 Tristan Karch、Tom Veniat、Karl Tuyls、Ludovic Denoyer 等，以线程形式发布。
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