Sakana AI提出MASS實現模型遞歸自我改進

影分身式進化

這項成果的靈感源自《火影忍者》中鳴人的影分身術：讓同一個開源模型自己分身組隊，學會給分身派活、挑毛病、做訓練，最後把所有經驗整合回本體，令下一輪迭代的表現更強。整個方法稱為MASS，即多智能體自我監督。

與依賴外部標註數據的做法不同，MASS強調模型內生的自我監督與迭代優化：多個智能體各自承擔分工，彼此監督輸出質素，協同完成訓練與糾錯，無需額外的人工標註即可持續進化。