The Decoder· Jonathan Kemper·· 6 天前AI 评分50
Sakana AI 与 UC Berkeley 提出 MASS 自我改进方法，能提升解题与判题但存在共享盲点
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 提出 MASS（Multi-Agent Self-Supervision）方法，让同一语言模型同时承担解题、优化工作流与评估三个角色，在测试任务上对基模型的胜率从一轮后的 53.9% 升至两轮后的 69.9%。
来源：The Decoder · the-decoder.com