The Decoder· Jonathan Kemper·· 4 小时前AI 评分65
Sakana AI 发布递归自我改进方法 MASS，揭示共享盲区风险
Sakana AI's self-improving model gets better at solving and judging, but can't catch its own blind spots
AI 导读
Sakana AI 与 UC Berkeley 发布递归自我改进方法 MASS，Qwen3.6-27B 在两轮迭代后基准胜率提升至 69.9%。研究指出模型在解题、评估与优化中共享盲区，可能导致错误被误判为进步并进入下一轮训练。
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