Sakana AI、集団知能による再帰的自己改善手法MASSを発表

Sakana AIは、1つの共有モデルが仮想サブエージェントのチームでタスクを解き、最良のチームの実行結果で自らを学習し直す手法Multi-Agent Self-Supervision（MASS）を示した。27Bのオープンウェイトモデルで2サイクル実施した結果、4つの研究ベンチマークで出力トークンあたりのスコアがベースモデルの1.2〜1.6倍に達した。同種モデル同士の再帰的自己改善では盲点が共有される恐れがあり、AIの安全性のため慎重な検証が必要としている。