Forscher von Sakana AI und der UC Berkeley haben die Methode „Multi-Agent Self-Supervision“ (MASS) vorgestellt, bei der ein einzelnes Sprachmodell Aufgaben löst, Ergebnisse bewertet und Arbeitsabläufe optimiert. Nach zwei Runden erreichte das Modell eine Gewinnrate von fast 70 Prozent gegenüber dem