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Isso parece muito importante:
é totalmente plausível que um modelo possa obter ouro IMO sem *qualquer* aprendizado por reforço, dado um prompt perfeitamente elaborado
simplesmente não sabemos e não temos ferramentas para pesquisar com eficiência no espaço de prompt. fico feliz em ver que pelo menos alguém está tentando
29 de jul. de 2025
Como a otimização imediata se compara a algoritmos RL como GRPO?
O GRPO precisa de 1000 lançamentos, mas os humanos podem aprender com algumas tentativas - refletindo sobre o que funcionou e o que não funcionou.
Conheça o GEPA: um otimizador de prompt reflexivo que pode superar o GRPO em até 20% com 35 vezes menos implementações! 🧵
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