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课程简介
比较提示优化、微调与推理计算，选择适合任务的优化方式。 已按官网阅读清单整理预习 Note、Blog，属于阅读准备稿，尚无本讲课堂讲义。 录播需课程 Canvas 权限，尚未取得课堂字幕；英文逐字稿与中文译稿均待真实来源补齐。
论文Snell et al. "Scaling LLM Test-Time Compute Optimally…" ICLR (2025).官方课程阅读↗论文Agrawal et al. "GEPA: Reflective Prompt Evolution Can Outperform RL." arXiv (2026).官方课程阅读↗论文Soylu et al. "Fine-Tuning and Prompt Optimization: Two Great Steps that Work Better Together." EMNLP (2024).官方补充阅读↗论文Opsahl-Ong et al. "Optimizing Instructions and Demonstrations for Multi-Stage Language Model Programs." arXiv (2024).官方补充阅读↗
课程笔记
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Blog 解读
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中文逐字稿
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英文逐字稿
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