文章を生成せず判断を返す「Jev」のチューニング手法を解説。DSPyやGEPAを用いて質問文（instructions）と候補説明（criteria）を改善するアプローチを試し、文面最適化による分類精度向上の結果を共有する。
GEPAでJevを最適化: 効いたのはcriteriaだけで、ECEは壊れなかった
編集メモ: 判断モデルJevの精度向上には、モデルの変更よりもプロンプトや評価基準（criteria）の最適化が極めて有効であるという知見です。
EDITORIAL SIGNAL
重要度 参考このニュースの影響
現時点では動向把握を目的とする参考情報です。
影響を受ける人
- 開発者・技術責任者
確認すること
- API仕様、互換性、利用制限を公式情報で確認
今後の注目点
公式発表、提供条件、利用者への実際の影響
タイトル・要約の語句に基づく自動判定です。最終判断は公式発表・一次資料をご確認ください。
