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CWM 白盒元提示框架论文与代码开源，面向自适应 RAG

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AI 综述

Keuntae Kim、Eunhye Jeong 等人提出并开源了 CWM（Controllable White-Box Meta-Prompting），一种低成本白盒方法，通过操纵模型内部信号来调控检索决策，无需外部决策模块或多采样即可完成自适应 RAG。代码已发布在 GitHub（JeongEunhye00/CWM）。 据论文所述，该方法在三个自适应 RAG 基准上，于 GPT-oss-20b、Qwen3-14b、Llama3.1-8b 等模型上取得 SOTA 性能，并可扩展至推理任务。这些性能说法来自论文作者，属其自述结果。

AI 根据报道生成 · 21 小时前更新

最新进展10月26日 17:17
CWM：可控白盒元提示框架开源，统一自适应 RAG 与推理任务

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月26日
  1. GitHub · 3D 生成新仓库
    CWM：可控白盒元提示框架开源，统一自适应 RAG 与推理任务

    Keuntae Kim、Eunhye Jeong 等人提出 CWM（Controllable White-Box Meta-Prompting），一种低成本白盒方法，无需外部决策模块或多采样即可完成自适应 RAG。该方法在三个自适应 RAG 基准上于 GPT-oss-20b、Qwen3-14b、Llama3.1-8b 等模型上取得 SOTA 性能，并可扩展至推理任务，通过操纵模型内部信号调控检索决策。代码已在 GitHub 开源。

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