The Decoder· Jonathan Kemper·· 5 小时前AI 评分62
Sakana AI 与 UC Berkeley 提出 MASS：模型自我改进在解题与评判上进步，却难发现自身盲点
Sakana AI's self-improving model gets better at solving and judging, but can't catch its own blind spots
AI 导读
Sakana AI 与 UC Berkeley 研究人员提出 Multi-Agent Self-Supervision（MASS），让同一个语言模型同时承担解题、优化工作流和评估结果三种角色，实现递归自我改进，无需更强的教师模型。
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