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ESPO：基于错误结构的提示优化方法，应对提示膨胀问题
该方法针对进化式提示优化器在迭代中产生冗长且低效提示的问题，提出通过诊断错误模式、多样化提示候选和稳定优化过程的ESPO框架。实验表明ESPO能生成更简洁且保持准确性的提示。
AI推荐理由 提示膨胀会导致Token成本和推理时延上升，ESPO通过结构化诊断和多样化候选生成更精简且准确度不降的提示，这对依赖自动提示优化的实际部署有直接的成本效益和可维护性改善。
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