各位技术同仁，下午好！ 今天，我们齐聚一堂，共同探讨一个前沿且极具挑战性的领域——进化式Prompt工程。特别地，我们将深入研究如何在这一框架中引入“竞争机制”，让不同的Prompt版本在模拟的“实战”中优胜劣汰，从而发现更强大、更高效的Prompt。 随着大型语言模型（LLM）的飞速发展，Prompt工程已成为与这些模型有效交互的关键。一个精心设计的Prompt能让模型化腐朽为神奇，而一个模糊不清的Prompt则可能让模型表现平平，甚至误入歧途。然而，设计出最优Prompt的过程往往是经验主义的、迭代的，且极度耗时。人工试错不仅效率低下，而且难以系统性地探索Prompt空间。 正是在这样的背景下，我们自然地联想到生物进化论的强大力量。如果我们将Prompt视为一个个“生命体”，让它们在一个模拟环境中不断“繁衍”、“变异”，并通过“自然选择”优胜劣汰，是否就能自动化地找到卓越的Prompt呢？这就是进化式Prompt工程的核心思想。而今天，我们更进一步，要为这些“Prompt生命体”引入一个残酷却高效的“竞争机制”，让它们在真正的“竞技场”中一决高下。 一、Prompt工程的挑战与进化 …
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