Sakana AI发布多智能体自监督论文
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Sakana AI发布多智能体自监督论文
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AI 综述
Sakana AI发布了一种名为多智能体自监督（MASS）的方法，该方法在合成开放研究任务上对27B开源模型进行两轮训练后，其输出评分达到了基线模型的1.2至1.6倍。 该方法通过虚拟子智能体团队协作，利用自身判断选择工作流，并将团队经验蒸馏回共享模型。Sakana AI称研究发现角色泛化和多智能体轨迹效率更高，且优化器容量是改进速度的瓶颈。
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最新进展10月11日 23:00
Sakana AI 提出多智能体自监督（MASS）实现递归自我改进报道时间线
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10月11日
- Sakana AI精选Sakana AI 提出多智能体自监督（MASS）实现递归自我改进
Sakana AI 提出 Multi-Agent Self-Supervision（MASS）方法，通过虚拟子智能体团队协作解决开放研究任务，利用自身判断选择最优工作流，并将团队经验蒸馏回共享模型。在27B开源模型上进行两轮训练后，输出token的评分达到基线模型的1.2-1.6倍。研究发现角色泛化、多智能体轨迹效率更高，且优化器容量是改进速度的瓶颈。论文、代码和博客已公开。
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