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Sakana AI 提出 MASS 多智能体自监督自我改进方法
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AI 综述
2026 年 10 月 10 日，Sakana AI 被报道提出 MASS 方法，用多智能体自监督扩展递归自我改进。据该报道，MASS 让同一基础模型自行提出并执行多智能体工作流、为工作流打分，再由进化搜索保留高分工作流，模型随后在自己的轨迹上微调，并进入下一轮迭代，从而不再依赖外部验证器。报道称，在 Qwen3.6-27B 上运行两轮后，四个开放式 benchmark 的每输出 token 性能从 1.2 倍提升至 1.6 倍。目前公开信息仍限于这一篇报道，暂无更多后续进展。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月10日 22:55
报道称 MASS 在 Qwen3.6-27B 上两轮后每 token 性能由 1.2 倍升至 1.6 倍。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月10日
- elvis(@omarsar0)Sakana AI 提出 MASS：用多智能体自监督扩展递归自我改进
Sakana AI 提出 MASS，通过多智能体自监督让递归自我改进不再依赖外部验证器。同一基础模型自行提出并执行多智能体工作流、打分，再由进化搜索保留高分工作流，模型在自己的轨迹上微调后进入下一轮。在 Qwen3.6-27B 上跑两轮后，四个开放式 benchmark 的每输出 token 性能从 1.2 倍升至 1.6 倍。
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