Sakana AI 提出 MASS 方法实现模型自我改进但存在共享盲点

Sakana AI 与 UC Berkeley 推出“多智能体自我监督”（MASS）方法，让单一语言模型通过解决任务、评估结果和优化工作流实现递归自我改进。基于 Qwen3.6-27B 的实验显示，该方法在两轮训练后对基础模型的胜率从 53.9% 提升至 69.9%，但在 Terminal-Bench 2.0 和 SWE-bench Verified 上得分略有下降。