ContraPrompt：基于二元推理轨迹分析的对比提示优化

本文提出 ContraPrompt，一种通过分析模型在同一输入下失败与成功重试之间的思维链差异来优化提示的方法。该方法利用代理重试循环自动生成对比数据，无需人工标注，并通过输入感知的决策树组织提取的规则。实验表明，在四个推理与合规基准测试中，ContraPrompt 均优于现有方法 GEPA，显著提升了热点问答、法律合规及复杂推理任务的表现，证实了二元推理轨迹对比分析的关键作用。