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Sub-Agenten-Schleife zur iterativen Optimierung eines VLM-Prompts anhand von Ground Truth

Von Wikiprompt, der freien Prompt-Enzyklopädie

Yun-Ta Tsai
Beigetragen vonYun-Ta TsaiXQuelle

29. Mai 2026

Sub-Agenten-Schleife zur iterativen Optimierung eines VLM-Prompts anhand von Ground Truth Ein Meta-Prompt, der Sub-Agenten startet, um Recall und Präzision eines Vision-Language-Modells iterativ gegen einen Ground-Truth-Evaluationsdatensatz abzustimmen, verwendet zur Skalierung von Grok-VLM-Aufgaben.

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Bevor du dies ausführst, erstelle einen kleinen, aber vielfältigen Evaluationssatz, der schnell iteriert werden kann. Verwende dann diesen Prompt: "Erstelle einen Plan, um eine Aufgabe zu entwerfen und auszuführen, die a) Eingaben pro Eintrag von <input> nimmt, b) Ausgaben pro Eintrag an <output> generiert, c) die Ground Truth der Ausgabe: <ground truth>. Starte Unter-Agenten, um die Strategie zu iterieren und Recall sowie Precision gegen die Ground Truth zu optimieren, bis beide Metriken <threshold> erreichen." Beobachte dann, wie deine Forschungsagenten die Arbeit erledigen.

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Referenzen

Kategorien:coding| twitter| vlm-prompting| sub-agents

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