Sakana AI 的自我改进模型在解决和判断方面变得更好，但无法抓住自己的盲点

Sakana AI 的 MASS 方法让一种语言模型通过解决任务、判断结果和细化工作流程来自我改进，两轮后相对于基础模型的胜率达到近 70%。但是，当模型错过所有三个角色的相同错误时，它可能会将它们误认为是进步，并在训练过程中强化它们。 文章《Sakana AI 的自我改进模型在解决和判断方面变得更好，但无法捕捉到自己的盲点》首先出现在 The Decoder 上。