用国际象棋基准评测提示词优化
原文标题：Benchmarking Prompt Optimization of Large Language Models With Chess
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论文提出基于1118道Lichess棋题的基准，用于研究冻结权重LLM的自动提示优化（APO）。该基准评分廉价且确定性强，难度可调、题目可再生以降低污染风险，并可将解题提升关联到对局表现。作者用其评测6种APO算法与8个目标模型，最强模型Gemini 3.5 Flash仅解出约55%题目，整套研究成本约800美元。
- 问题
- LLM能力提升使基准饱和、易污染、评分昂贵，自动提示优化缺少可持续的评测环境。
- 方法
- 用1118道Lichess棋题构建可调难度、可再生、精确匹配评分的基准，并关联对局表现来评测APO。
- 结果
- 最强模型Gemini 3.5 Flash仅解出约55%题目，整套研究成本约800美元。
- 影响
- 为提示优化提供廉价、抗污染、可复现的评测方案，降低APO研究与产品调优的试错成本。
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