Stell dir ein einzelnes KI-Modell vor, das seine Denkfähigkeiten selbstständig verbessern kann, ohne menschliche Anleitung oder externe Datensätze. Klingt nach Science-Fiction? Nun, die neuesten Forschungen von Nvidia verwandeln dies mit einem bahnbrechenden Framework namens Multi-Agent Evolve (MAE) in Realität. MAE: ein selbstko-evolvierendes System mit drei Rollen, die aus demselben Modell abgeleitet sind: 1. Vorschlagender: Stellt herausfordernde, aber lösbare Fragen 2. Lösender: Beantwortet diese Fragen mit schrittweiser Argumentation 3. Richter: Bewertet sowohl Fragen als auch Lösungen und vergibt zuverlässige Punkte Dies schafft ein internes Ökosystem, in dem das Modell aus seinen eigenen Ausgaben lernt und ständig seine Denkfähigkeit erhöht. Bei Nvidias Qwen 2.5-3B-Modell erzielte diese Methode einen beeindruckenden Genauigkeitszuwachs von +4,54 % bei mehreren Benchmarks und übertraf damit das traditionelle überwachte Feintuning. Wichtiger noch: ↳ Es erreicht die Leistung komplexerer Selbstspiel-Setups, die auf externe Werkzeuge angewiesen sind. ↳ Es reduziert die Abhängigkeit von menschlichen Labels und externen Umgebungen. ↳ Es zeigt skalierbare, selbsttragende KI-Entwicklung, ideal für offene Denkaufgaben. Dieser Durchbruch positioniert selbst-evolvierende KI als vielversprechenden Weg zu autonomen Systemen, die in der Lage sind, sich in verschiedenen, komplexen Bereichen selbst zu verbessern. Es deutet auf zukünftige KI-Modelle hin, die sich anpassen, lernen und sich mit minimaler menschlicher Intervention verbessern können, ähnlich wie biologische Evolution, aber im digitalen Bereich. Quelle: