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LLM提示优化国际象棋基准测试
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AI 综述
研究者基于1,118道Lichess谜题构建国际象棋基准，评估冻结大语言模型的提示词优化（APO）。以Gemini 3.5 Flash为元模型，仅能解约55%谜题。该基准具备低成本精确评分、可扩展难度与新鲜谜题轮换特性，整项研究耗时约800美元。论文开源了谜题、优化与评估代码及数据集更新脚本。
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最新进展10月2日 12:00
arXiv发布国际象棋基准测试论文，开源谜题、优化与评估代码及数据集更新脚本。报道时间线
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10月2日
- arXiv · Artificial Intelligence用国际象棋基准测试大语言模型的提示词优化
研究者基于 1,118 道 Lichess 谜题构建国际象棋基准，用于评估冻结大语言模型的提示词优化（APO）。Gemini 3.5 Flash 作为元模型仅能解约 55% 谜题；该基准具备低成本精确评分、可扩展难度与新鲜谜题轮换特性，整项研究耗时约 $800。论文开源了谜题、优化与评估代码及数据集更新脚本。
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