p35 那条取舍对你的课题，答案是明确偏向一侧的，而且理由很硬。

你的采样（每次评估一个配置）极其昂贵，而你的「调参时间」相对便宜（你可以在本地反复跑搜索逻辑，不用每次都调 LLM）。

⇒ 按这一页的判据，你应该毫不犹豫地站在 more data-efficient 那一侧：每一次评估的结果都要被反复榨取，而不是用一次就扔。

具体落到三条：
① 永久保存所有「配置 → 分数」记录（p31–32 主线卡里说的那个「永不过期的资产」）；
② 每轮搜索都重新用全部历史训代理模型，而不是只用最近一批；
③ 同一次评估里的副产品也记下来（各级输出、token 消耗、失败样本），这些是免费的额外信息。

⚠ 而这一页提醒的代价也要认：数据复用得越狠，「分布混杂」带来的不稳定就越明显。对你具体就是：早期的烂配置会一直留在训练集里，可能让代理模型在好配置那一片欠拟合 —— 这是可以用加权（近期数据权重高）来缓解的，但要显式处理，不能假装没有。

CS224R 第四讲 · Actor-Critic：用值函数换掉回报