Sakana AI与UC Berkeley提出MASS递归改进方法
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Sakana AI与UC Berkeley提出MASS递归改进方法
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AI 综述
Sakana AI与加州大学伯克利分校研究团队提出MASS（Multi-Agent Self-Supervision）方法，让同一个开源模型分别承担执行者、评估者和优化者，通过内外循环迭代改进多智能体工作流与模型权重。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月18日 20:58
Sakana AI与UC Berkeley提出MASS递归自我改进方法报道时间线
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10月18日
- 知乎专栏：量子位Sakana AI与UC Berkeley提出MASS递归自我改进方法
Sakana AI与UC Berkeley提出MASS（Multi-Agent Self-Supervision）方法，让同一个开源模型分饰执行者、评估者和优化者，通过内外循环迭代改进多智能体工作流与模型权重。
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