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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： Sakana AI
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Sakana AI 发布 LLM 同行评审系统 MLR：核心论断错误检出率 73.43%，约为最佳基线的 5 倍
Sakana AI 在 TMLR 发表论文《Beyond Imitation》，提出以「能否发现被植入的错误」而非「能否模仿人类评审」来评估 AI 审稿系统，并同时发布 Contradiction Benchmark 与 Multi-L…