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https://www.dropbox.com/scl/fi/z7ggxdcrdzcat6olzgvml/iclr26_GEPA_Evolutionary_Blueprint.pdf?rlkey=vb3xwv966v28fd92br2nrsdxv&dl=0 1. 핵심 아이디어 (Executive Summary) 이 논문은 다음 질문에서 출발합니다: “LLM을 downstream task에 맞게 최적화할 때, RL(예: GRPO)이 정말 최선인가?” 결론: 이를 위해 제안한 방법이: GEPA (Genetic-Pareto Prompt Optimization) 2. 문제 설정 (Problem Formulation) 논문은 LLM 시스템을 다음과 같이 정의합니다: maxΠ,Θ⁡𝔼(x,m)∼Tμ(Φ(x;Π,Θ),m)\max_{\Pi, \Theta} \mathbb{E}_{(x,m)\sim T} \mu(\Phi(x; \Pi, \Theta), m) 핵심 제약: 3. GEPA 방법론 3.1…