Chess APO benchmark发布
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Chess APO benchmark发布
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报道摘要
论文提出一个由 1,118 个 Lichess 棋题构成的国际象棋基准，用于评估冻结大语言模型的自动提示优化。研究在 8 个目标模型上比较了 6 种 APO 算法；作为元模型使用的 Gemini 3.5 Flash 仅解出约 55% 的棋题，完整研究成本约为 $800。论文发布了棋题、优化与评测代码以及数据集更新脚本，链接：https://arxiv.org/abs/2610.00416
摘自 arXiv · Machine Learning
最新进展10月19日 12:00
论文提出基于国际象棋的 LLM 提示优化基准报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月19日
- arXiv · Machine Learning论文提出基于国际象棋的 LLM 提示优化基准
论文提出一个由 1,118 个 Lichess 棋题构成的国际象棋基准，用于评估冻结大语言模型的自动提示优化。研究在 8 个目标模型上比较了 6 种 APO 算法；作为元模型使用的 Gemini 3.5 Flash 仅解出约 55% 的棋题，完整研究成本约为 $800。论文发布了棋题、优化与评测代码以及数据集更新脚本，链接：https://arxiv.org/abs/2610.00416
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。