Het zelfverbeterende model van Sakana AI wordt beter in oplossen en beoordelen, maar ziet zijn eigen blinde vlekken niet

Sakana AI's MASS-methode laat één taalmodel zichzelf verbeteren door taken op te lossen, resultaten te beoordelen en werkwijzen te verfijnen, en behaalt na twee rondes een winstpercentage van bijna zeventig procent tegenover het basismodel. Maar wanneer het model dezelfde fouten in alle drie de rollen mist, kan het die aanzien voor vooruitgang en ze tijdens het trainen versterken.