E-SPL联合优化LLM权重与提示词
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E-SPL联合优化LLM权重与提示词
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AI 综述
研究人员提出演化系统提示学习（E-SPL）方法，旨在解决大语言模型强化学习中仅更新权重的局限性。该方法在每次强化学习迭代中并行采样多个系统提示词，实现模型权重与上下文经验的同步更新。 实验显示，该联合方法在AIME易到难泛化测试中，将强化学习成功率从38.8%提升至45.1%。同时，在AIME 2025基准及智能体搜索任务中，E-SPL的表现均优于仅使用强化学习或仅使用进化的基线方法。 目前，E-SPL相关代码已开源，研究论文入选NeurIPS 2026会议。这一进展为LLM强化学习提供了新的优化路径，通过协同更新参数与提示词提升了模型的泛化能力。
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最新进展11月5日 13:00
Evolutionary System Prompt Learning 如何让 LLM 强化学习同时更新权重与提示词报道时间线
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11月5日
- arXiv · AIEvolutionary System Prompt Learning 如何让 LLM 强化学习同时更新权重与提示词
研究人员提出 Evolutionary System Prompt Learning (E-SPL)，在每次强化学习迭代中并行采样多个系统提示词，同步更新模型权重与上下文。 该联合方法在 AIME 易到难泛化测试中将强化学习成功率从 38.8% 提升至 45.1%，同时在 AIME 2025 和智能体搜索任务上均优于仅用强化学习或仅用进化的基线。代码已开源，论文入选 NeurIPS 2026。
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