GEPA与SkillOpt本地推理模型复现研究

2026年10月20日，arXiv Artificial Intelligence 刊出 Andrea Giummarra 等作者的论文，对两种反思式文本空间优化器 GEPA 与 SkillOpt 在本地部署推理模型上的效果进行复现与评估。研究采用两种推理原生目标服务配置：DeepSeek V4 Flash 经 DwarfStar 部署，Qwen3.8-27B 经 LM Studio 部署。评测数据集为 HotpotQA 与 MATH-500，其中 HotpotQA 每条件样本量 n=500，MATH-500 每条件样本量 n=250。报道称该研究为“双模型研究”，比较两种优化器在上述配置下的表现差异。目前披露的信息限于研究设计、模型部署方式与样本规模，尚未给出两种优化器在各条件下的具体效果结论。此为事件首篇报道，后续进展有待跟进。

AI 根据报道生成 · 41 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。