arXiv · cs.AI· Ke Chen, Xucheng Yu, Yufei Zhou, Haohan Wang·· 5 小时前
研究提出面向通用多智能体系统的提示词稳定性评估与优化框架
Prompt Stability Matters: Evaluating and Optimizing Auto-Generated Prompt in General-Purpose Systems
arXiv:2505.13546v2阅读论文 PDF ↗
仅依据论文摘要整理；未读取全文，实验条件、证明与基准细节请核对原文。
作者：Ke Chen, Xucheng Yu, Yufei Zhou, Haohan Wang
研究任务与主要进展
作者提出语义稳定性指标，用于衡量提示词在重复执行中的响应一致性，并构建利用稳定性反馈迭代优化提示词质量和系统性能的通用系统。基于论文摘要，该框架在通用及领域任务上报告了准确率和输出一致性提升；系统界面与源代码已公开。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org