Sakana AI与UC伯克利提出MASS方法
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Sakana AI与UC伯克利提出MASS方法
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AI 综述
Sakana AI与UC伯克利的研究者提出Multi-Agent Self-Supervision（MASS）方法，用同一个模型承担求解、评判与流程优化。研究者称该方法使测试任务胜率从53.9%升至69.9%。 该方法的代码已公开可用。
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最新进展10月13日 01:58
Sakana AI 自改进模型更擅长求解与评判，但难以发现自身盲点报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月13日
- The DecoderSakana AI 自改进模型更擅长求解与评判，但难以发现自身盲点
Sakana AI 与 UC Berkeley 提出 Multi-Agent Self-Supervision（MASS），用同一个模型承担求解、评判与流程优化，测试任务胜率从 53.9% 升至 69.9%。
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