The Decoder· Jonathan Kemper·· 4 天前AI 评分58
Sakana AI 与 UC Berkeley 提出 MASS 自改进方法，模型可自我解题与评判但存在共同盲区
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 Multi-Agent Self-Supervision（MASS），让同一个语言模型同时承担解题、优化工作流和评判结果三种角色，无需更强的教师模型。
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