Databricks

$p1$: Better Prompt Optimization with Fewer Prompts

用更少提示实现更好的提示优化

Zhaolin Gao, Yu, Wang, Bo Liu, Thorsten Joachims, Kianté Brantley, Wen Sun

机构 * Cornell University（康奈尔大学） ； Microsoft（微软） ； Harvard University（哈佛大学） ； Databricks AI Research（Databricks AI研究） 纠错

AI总结 研究揭示提示优化有效性取决于系统提示与响应方差，提出$p1$过滤方法提升优化效果，实验显示其在推理基准上优于基线方法。

CodeScout: Contextual Problem Statement Enhancement for Software Agents

CodeScout: 为软件代理提供上下文化的问题陈述增强

Manan Suri, Xiangci Li, Mehdi Shojaie, Songyang Han, Chao-Chun Hsu, Shweta Garg, Aniket Anand Deshmukh, Varun Kumar

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校） ； Amazon Web Services (AWS)（亚马逊云服务（AWS）） ； Databricks 纠错

AI总结 CodeScout通过轻量级预探索将模糊请求转化为完整问题陈述，提升软件代理性能，实验表明其在解决率上提升20%。