Sakana AI представила систему MASS для рекурсивного самосовершенствования

Японская лаборатория Sakana AI представила систему MASS (Multi-Agent Self-Supervision), предназначенную для рекурсивного самосовершенствования искусственного интеллекта. Новый подход задействует мультиагентную самосупервизию, при которой модели самостоятельно оптимизируют и оценивают собственные рабочие процессы.

Архитектура решает проблему поиска эффективных путей развития без участия человека. В рамках тестов система продемонстрировала улучшение производительности на сложных научных бенчмарках. Агенты распределяют задачи по генерации гипотез, написанию кода и проверке результатов между собой, образуя замкнутый цикл обучения.

Комплекс инструментов направлен на преодоление плато производительности базовых архитектур. За счет автоматизированной обратной связи модели способны выявлять слабые места в собственной логике и устранять их в ходе итеративных запусков.

Разработка продолжает серию экспериментов лаборатории по созданию автономных исследовательских систем. Подробная техническая документация и результаты тестов опубликованы на официальном сайте проекта.