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Sakana AI 的 MASS 自改进方法：两轮后对基础模型胜率近 70%，但模型无法识别自身盲点
Sakana AI 提出一种名为 MASS 的方法，让同一个语言模型在解题、评判结果和优化工作流三种角色之间循环，从而实现自我改进。据 The Decoder 报道，经过两轮迭代后，该模型对基础模型的胜率达到近 70%。但报道同时指出该…
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标签： AI 研究
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Interconnects：AI 将迎来快速进步，但不会通向通用超级智能
AI 研究者 Nathan Lambert 在 Interconnects 上撰文指出，未来几年 AI 领域将出现一轮由工程与基础设施能力驱动的快速进步，但这不会让模型在本质上发生剧变，也不会通向通用超级智能。他认为，模型将在几年内成为…
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Import AI 475：群体扩展、DeepMind 生物水印与 AI 科学经济
本期 Import AI 汇总了四项 AI 研究动态。Toby Ord 撰文分析 AI 群体（swarm）的扩展规律，认为群体本质上是推理扩展的新形式，主要价值在于速度，但存在类似经济学中「踩脚」参数的收益递减。CSAIP 民调显示 6…