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国际象棋基准用于LLM提示词优化评测
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AI 综述
2026年10月2日，arXiv cs.AI 发布一项新基准，改用国际象棋评测大语言模型的自动提示词优化（APO）。该基准选取 1,118 个 Lichess 谜题作为题目，评测对象为冻结的 LLM，采用精确匹配打分，并借助引擎评估替代走法；题目可再生、难度可调。研究在 8 个目标模型上对比 6 种 APO 算法，并把解题增益与同领域短对局的表现相关联。
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最新进展10月2日 12:00
arXiv 发布新基准：以 1,118 个 Lichess 谜题评测冻结 LLM 的提示词优化，对比 6 种算法。报道时间线
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10月2日
- arXiv cs.AI以国际象棋为基准评测大语言模型的提示词优化（APO）
一项新基准用 1,118 个 Lichess 谜题评测冻结 LLM 的自动提示词优化（APO）。该基准采用精确匹配打分并借助引擎评估替代走法，题目可再生、难度可调，在 8 个目标模型上对比 6 种 APO 算法，并把解题增益与同领域短对局表现关联。
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