ბლოგი

Sakana AI-ს თვითგაუმჯობესებადი მოდელი ბენჩმარკებში იზრდება, მაგრამ საკუთარ „ბრმა ლაქებს“ ვერ ხედავს

Sakana AI-სა და UC Berkeley-ის მკვლევრებმა შექმნეს MASS, რომელიც მოდელს რეკურსიულად თვითგაუმჯობესების საშუალებას აძლევს. ორი რაუნდის შემდეგ მოგება 69,9 პროცენტია, თუმცა საერთო ბრმა ლაქები რაუნდებს შორის შეცდომებს აძლიერებს.