Sakana AI 提出 MASS 多智能体递归自我改进方法

Sakana AI 提出 Multi-Agent Self-Supervision（MASS），让同一模型同时充当执行者、工作流优化器和评估者，通过优化多智能体协作并把自评为最佳团队的执行结果蒸馏回共享权重，实现递归自我改进。该方法以无可自动验证的科研任务为训练数据，仅靠自我评估信号驱动学习循环，并在研究类 benchmark 上相对基座模型提升了“单 output token 得分”。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。