Structured Prompt Optimization Meets Reinforcement Learning for Global and Local Interpretability over Complex Text

En 3 ligneseXTC combine optimisation structurée de prompts et apprentissage par renforcement pour la classification de texte. Le système apprend d'abord un rulebook en langage naturel, puis distille le raisonnement d'un LLM teacher vers un modèle compact, avant d'étendre les capacités via RL. Résultat : inférence rapide avec traces de raisonnement locales et explications globales modulaires.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain