Ein Modell wurde besser, weil es von eigenen Agententeams lernte.
Das Tokioter Labor Sakana AI und die UC Berkeley stellten am 8. Oktober eine Methode namens MASS vor. Ein einziges Modell stellt Agententeams zusammen, bewertet ihre Arbeit und trainiert mit den besten Ergebnissen neu. Nach zwei Runden stieg die Punktzahl pro Ausgabeeinheit auf bis zum 1,6-Fachen, beim Programmieren aber nicht.
Warum es wichtig istDie Labore wollen Modelle, die sich ohne neue menschliche Daten selbst verbessern. Dieser frühe Versuch ist klein, und bewertet haben andere KI-Modelle.
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