Un modèle a progressé en se réentraînant sur le travail de ses agents.
Le laboratoire tokyoïte Sakana AI et UC Berkeley ont publié le 8 octobre une méthode appelée MASS. Un seul modèle organise des équipes d'agents, note leur travail et se réentraîne sur les meilleurs résultats. Après deux cycles, son score par unité produite a été multiplié jusqu'à 1,6, sans gain en programmation.
Pourquoi c'est importantLes laboratoires visent des modèles qui s'améliorent seuls, sans nouvelles données humaines. Ce premier essai est petit, et d'autres modèles d'IA ont servi de juges.
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