論文の概要: Reflection in the Dark: Exposing and Escaping the Black Box in Reflective Prompt Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18388v1
• Date: Thu, 19 Mar 2026 01:14:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-20 17:19:05.897398
• Title: Reflection in the Dark: Exposing and Escaping the Black Box in Reflective Prompt Optimization
• Title（参考訳）: 暗黒の反射: 反射プロンプト最適化におけるブラックボックスの露出と脱出
• Abstract要約: 本稿では,仮説生成を即時書き直しから切り離すマルチエージェントAPOフレームワークであるVISTAを提案する。 ランダム再起動とエプシロン-グレディサンプリングを組み合わせた2層探索-露光機構は、さらに局所最適を逃れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8420836938108678
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Automatic prompt optimization (APO) has emerged as a powerful paradigm for improving LLM performance without manual prompt engineering. Reflective APO methods such as GEPA iteratively refine prompts by diagnosing failure cases, but the optimization process remains black-box and label-free, leading to uninterpretable trajectories and systematic failure. We identify and empirically demonstrate four limitations: on GSM8K with a defective seed, GEPA degrades accuracy from 23.81% to 13.50%. We propose VISTA, a multi-agent APO framework that decouples hypothesis generation from prompt rewriting, enabling semantically labeled hypotheses, parallel minibatch verification, and interpretable optimization trace. A two-layer explore-exploit mechanism combining random restart and epsilon-greedy sampling further escapes local optima. VISTA recovers accuracy to 87.57% on the same defective seed and consistently outperforms baselines across all conditions on GSM8K and AIME2025.
• Abstract（参考訳）: 自動プロンプト最適化(APO)は,手動プロンプト工学を使わずにLLM性能を向上させるための強力なパラダイムとして登場した。 GEPAのような反射型APO法は、障害事例の診断によって繰り返しプロンプトを洗練させるが、最適化プロセスはブラックボックスとラベルフリーのままであり、解釈不能な軌道と系統的故障をもたらす。 GSM8Kの欠陥種子では、GEPAは精度を23.81%から13.50%に低下させる。 本稿では,仮説生成を即時書き直しから切り離し,セマンティックラベル付き仮説,並列最小バッチ検証,解釈可能な最適化トレースを可能にするマルチエージェントAPOフレームワークであるVISTAを提案する。 ランダム再起動とepsilon-greedyサンプリングを組み合わせた2層探索・探索機構は、さらに局所最適を逃れる。 VISTAは、同じ欠陥種で87.57%の精度を回復し、GSM8KとAIME2025の全ての条件で一貫してベースラインを上回っている。

関連論文リスト

• FLARE: Few-shot Learning-based Adaptive Reflective Engine [0.9932714016119233]
  本稿では,FLARE(Few-shot Learning-based Adaptive Reflective Engine)を紹介する。 我々は,GPT-5シリーズのモデルを用いて,多種多様なベンチマークを対象とする手法の評価を行った。 その結果、FLAREはGEPAより一貫して優れており、各タスクモデルペアで勝っていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-03T22:13:12Z)
• Perception, Verdict, and Evolution: Hindsight-Driven Self-Refining Forensics Agent for AI-Generated Image Detection [80.15317858033534]
  ForeAgentは、反復的な自己進化を伴うAI生成画像検出のためのエージェント法医学フレームワークである。 ForeAgentはChameleonベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成し、精度は82.18%に達した。 ForeAgent は GPT-5 や GPT-5-mini と比較して、より一貫性があり、因果的な推論をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-25T02:59:33Z)
• ContraPrompt: Contrastive Prompt Optimization via Dyadic Reasoning Trace Analysis [0.6372261626436676]
  ContraPromptは、モデルが失敗してもフィードバックで再試行を成功させる場合、その差が最適化信号を構成するという観測に基づいて構築される。 従来のコントラスト法とは異なり、完全な中間的推論過程を比較する。 ContraPromptは11日にGEPAを41で破り、同じ予算で1で敗れた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-20T08:17:15Z)
• Synergistic Directed Execution and LLM-Driven Analysis for Zero-Day AI-Generated Malware Detection [0.12891210250935145]
  自動マルウェア生成のためのLLMのウェポン化は、従来の検出パラダイムに現実的な脅威をもたらす。 本稿では,エスココール実行とエンフディープ学習に基づく脆弱性分類を組み合わせた,新しいハイブリッド分析フレームワークを提案する。 2,500 LLM合成サンプルからなるベンチマークでは、従来のマルウェアでは98.7%、AIによる脅威では97.5%の精度が達成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-10T00:25:41Z)
• PRISM: Pushing the Frontier of Deep Think via Process Reward Model-Guided Inference [6.568081870814357]
  PRISMは、ステップレベルの検証を用いて、人口浄化とソリューションアグリゲーションの両方を導く推論アルゴリズムである。 数学や科学のベンチマークの他、PRISMは既存のDEEPTHINK法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-03T00:03:42Z)
• ODAR: Principled Adaptive Routing for LLM Reasoning via Active Inference [60.958331943869126]
  ODAR-Expertは、原則化されたリソース割り当てによる精度と効率のトレードオフを最適化する適応的なルーティングフレームワークである。 我々は、MATHの98.2%の精度、HumanityのLast Examの54.8%を含む、強く一貫した利得を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-27T05:22:01Z)
• Trajectory Guard -- A Lightweight, Sequence-Aware Model for Real-Time Anomaly Detection in Agentic AI [0.0]
  トラジェクトリガードはシームズ・リカレント・オートエンコーダであり、コントラスト学習によるタスク・トラジェクトリアライメントと、再構成によるシーケンシャル・アライメントを共同で学習するハイブリッド・ロス機能を備えている。 32ミリ秒のレイテンシで、当社のアプローチは LLM Judge のベースラインよりも17-27倍高速で動作し、実運用環境におけるリアルタイムの安全性検証を可能にします。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-02T00:27:11Z)
• Sem-DPO: Mitigating Semantic Inconsistency in Preference Optimization for Prompt Engineering [5.568436850698628]
  Sem-DPOは意味的一貫性を維持しながら、その単純さと効率を維持するDPOの亜種である。 本研究は,Sem-DPOが原文の有界近傍で学習のプロンプトを継続していることを示す。 3つの標準テキスト-画像のプロンプト-最適化ベンチマークと2つの言語モデルにおいて、Sem-DPOはDPOよりもCLIPの類似度が8-12%高く、5-9%高いHPSv2.1、PickScore)。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-27T05:20:13Z)
• ESSA: Evolutionary Strategies for Scalable Alignment [8.418036456622158]
  我々は,前向き推論とブラックボックス最適化のみを用いて,Large Language Models (LLM) を整列する勾配のないフレームワークであるESSAを提案する。 ESSAはQwen2.5-Math-7Bのテスト精度をGSM8Kで12.6%、PRM800Kで14.8%改善し、IFEvalでLLaMA3.1-8Bの精度を22.5%向上させた。 大規模な設定では、ESSAは勾配ベースの方法よりもスケーリングが強い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-06T16:23:07Z)
• Semantic-Preserving Adversarial Attacks on LLMs: An Adaptive Greedy Binary Search Approach [15.658579092368981]
  大規模言語モデル(LLM)は、ユーザ入力を洗練させ、応答精度を向上させるために、グラフィカルユーザインタフェース(GUI)における自動プロンプト工学に依存している。 本稿では, セマンティック安定性を維持しつつ, 共通的なプロンプト最適化機構をシミュレートするアダプティブ・グレディ・バイナリ・サーチ(AGBS)手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-26T15:41:06Z)
• Supervised Optimism Correction: Be Confident When LLMs Are Sure [91.7459076316849]
  教師付き微調整とオフライン強化学習の間には,新たな理論的関係が確立されている。 広く使われているビームサーチ法は、許容できない過度な最適化に悩まされていることを示す。 本稿では,トークンレベル$Q$-value推定のための簡易かつ効果的な補助的損失を導入したSupervised Optimism Correctionを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-10T07:50:03Z)
• Correcting the Mythos of KL-Regularization: Direct Alignment without Overoptimization via Chi-Squared Preference Optimization [78.82586283794886]
  $chi2$-Preference Optimization(chi$PO)は、オーバー最適化に対して確実に堅牢なオフラインアライメントアルゴリズムである。 $chi$POは、正規化による不確実性に直面して悲観主義の原理を実装している。 $chi$POの単純さと強力な保証により、オーバー最適化に対して確実に堅牢な、実用的で汎用的なオフラインアライメントアルゴリズムとなった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T11:08:40Z)
• Provably Mitigating Overoptimization in RLHF: Your SFT Loss is Implicitly an Adversarial Regularizer [52.09480867526656]
  人間の嗜好を学習する際の分布変化と不確実性の一形態として,不一致の原因を同定する。 過度な最適化を緩和するために、まず、逆選択された報酬モデルに最適なポリシーを選択する理論アルゴリズムを提案する。 報奨モデルとそれに対応する最適ポリシーの等価性を用いて、優先最適化損失と教師付き学習損失を組み合わせた単純な目的を特徴とする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-26T05:38:50Z)
• Self-Play Preference Optimization for Language Model Alignment [75.83359213697854]
  近年の進歩は、嗜好の確率で直接作業することで、人間の嗜好をより正確に反映できることを示している。 本稿では,言語モデルアライメントのためのセルフプレイ方式を提案する。 我々の手法はSPPO(Self-Play Preference Optimization)と呼ばれ、繰り返しポリシー更新を利用してナッシュ均衡を確実に近似する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-01T17:59:20Z)
• SADet: Learning An Efficient and Accurate Pedestrian Detector [68.66857832440897]
  本稿では,一段検出器の検出パイプラインに対する一連の最適化手法を提案する。 効率的な歩行者検出のための単発アンカーベース検出器(SADet)を形成する。 構造的には単純だが、VGA解像度の画像に対して最先端の結果と20ドルFPSのリアルタイム速度を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-26T12:32:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。