arXiv · cs.AI · Shanglin Yang, Zhan Shi · 10 小时前模型评分51
Lineage Is Memory：短预算 大语言模型（LLM，Large Language Model） 引导优化中的父代继承与反馈披露
Lineage Is Memory: Parent Inheritance and Feedback Disclosure in Short-Budget LLM-Guided Optimization
导读
论文在九个提示词与程序合成基准上做了 1,750 次预注册实验，把父代继承与每轮反馈广度分开考察。结果显示贪心父代继承贡献了绝大部分优化进展，即使种子重置方案每轮拿到全部失败的聚类摘要或使用更大的提议模型也未能反超。作者还拆解了 GEPA 的 token 开销，发现提议模型反思只占小部分成本，验证与小批量筛选几乎吃掉全部预算。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
事件类型：研究发布
证据摘录
- “We find that greedy parent inheritance drives the vast majority of optimization progress, outperforming seed-reset resampling even when seed-reset proposals receive a clustered summary of all failures in every round or use a larger proposer model.”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org