深層調査エージェントのプロンプト最適化と過学習
原題 Reflective Prompt Optimization of a Deep-Research Agent: A Topic-Disjoint, Multi-Seed Protocol for Measuring Transferable Gains and Prompt-Level Overfitting
プロンプト最適化は安価で人が読める成果物を生むため、強化学習の代替として魅力的だ。本論文はトピックを分離し複数シードで、転移する改善とプロンプトへの過学習を測る検証手順を提案する。
論点
プロンプト最適化は強化学習より賢い選択か
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賛成側の視点
安くて読める。重み更新より運用で圧倒的に有利だ。反対側の視点
改善の多くは過学習。再現しない成果は幻にすぎない。
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