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Techub News 消息，AI 初创公司 Sakana AI 的自改进模型通过 MASS 方法，让单个语言模型通过解决任务、评判结果和优化工作流来实现自我提升。经过两轮改进后，该模型在基准测试中的胜率较基础模型提升至近 70%。然而，研究也发现模型在某些错误上存在盲点，若其在所有任务角色中都犯下相同错误，可能会在训练中将其误认为是进步并加以强化。（The Decoder）
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