Самоусъвършенстващият се модел на Sakana AI става по-добър в решаването и оценяването, но не открива собствените си слепи петна
Методът MASS на Sakana AI позволява на един езиков модел да се усъвършенства, като решава задачи, оценява резултатите и подобрява работните процеси, достигайки почти 70% успеваемост срещу базовия модел след два рунда. Но когато моделът пропуска едно и също…