Un modelo mejoró al reentrenarse con el trabajo de sus agentes.
El laboratorio de Tokio Sakana AI y UC Berkeley publicaron el 8 de octubre un método llamado MASS. Un solo modelo organiza equipos de agentes, evalúa su trabajo y se reentrena con los mejores resultados. Tras dos rondas, su puntuación por unidad de salida subió hasta 1,6 veces, pero no mejoró en programación.
Por qué importaLos laboratorios buscan modelos que mejoren solos, sin nuevos datos humanos. Esta prueba inicial es pequeña y los jueces fueron otros modelos de IA.
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