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GEPA批量反思优化提速并提升效果
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AI 综述
2026年10月28日发表于arXiv cs.AI的研究把开源优化器GEPA扩展为批量反思优化：每一步并行提出并评估多个候选，而不是一次只处理一个。两项任务中，多数批量运行耗时减半或更少，最快约为原来的四分之一到三分之一。效果上，LiveBench-Math的2×2设置把留出测试分数从68.9%提高到72.1%，HoVer的8×1设置从49.0%升到60.0%；metric调用与美元预算的使用也更高效。
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最新进展10月28日 12:00
GEPA批量提案在两项任务上多数耗时减半，并在两个基准上提升分数。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv cs.AIGEPA 反思优化循环批量化：并行提案让优化更快更好
研究者把开源优化器 GEPA 扩展为每步批量提出并评估多个候选，而非一次只处理一个。两项任务中多数批量运行耗时减半或更少，最快约为原来的四分之一到三分之一；LiveBench-Math 上 2×2 设置把留出测试分数从 68.9% 提到 72.1%，HoVer 上 8×1 从 49.0% 升到 60.0%，metric 调用与美元预算的使用也更高效。
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