arXiv cs.AI· Jialin Zhang, Lakshya A Agrawal, Shangyin Tan, Donghyun Lee, Lutfi Eren Erdogan, Dan Klein, Koushik Sen, Alex Dimakis, Matei Zaharia·· 6 天前AI 评分40
批处理反思优化循环：并行提议让 GEPA 更快更好
Batching the Reflective Optimization Loop: Parallel Proposals Make GEPA Faster and Better
AI 导读
研究人员扩展了开源优化器 GEPA，通过在每个优化步骤中批量提议并评估候选方案，使多数运行的实际耗时减少一半以上，最快仅需约三分之一到四分之一。该批处理方案在 LiveBench-Math 上的测试得分从 68.9% 提升至 72.1%，在 HoVer 上从 49.0% 提升至 60.0%，同时更高效地利用了指标调用与资金预算。
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