Naukowcy opracowali nową metodę nazwaną Embedding by Elicitation, która tworzy dynamiczne reprezentacje do optymalizacji Bayesowskiej promptów systemowych. Podejście wykorzystuje elicytację (wydobywanie informacji) zamiast statycznych embeddingów, co pozwala na bardziej elastyczną i efektywną eksplorację przestrzeni promptów. Metoda jest istotna dla automatyzacji konstruowania lepszych promptów AI, co może znacząco poprawić wydajność modeli w praktycznych zastosowaniach.