Immagina un singolo modello AI che può migliorare autonomamente le proprie capacità di ragionamento senza alcun tutoraggio umano o dataset esterni. Sembra fantascienza? Beh, l'ultima ricerca di Nvidia sta trasformando questo in realtà con un framework innovativo chiamato Multi-Agent Evolve (MAE) MAE: un sistema di co-evoluzione autonoma con tre ruoli derivati dallo stesso modello: 1. Propositore: Formula domande impegnative, ma risolvibili 2. Risolutore: Risponde a queste domande con un ragionamento passo dopo passo 3. Giudice: Valuta sia le domande che le soluzioni, assegnando punteggi affidabili Questo crea un ecosistema interno in cui il modello impara dai propri output, elevando costantemente la propria capacità di ragionamento. Sul modello Qwen 2.5-3B di Nvidia, questo metodo ha ottenuto un impressionante aumento di accuratezza del +4,54% su più benchmark, superando il tradizionale fine-tuning supervisionato. Più importante: ↳ Eguaglia le prestazioni di configurazioni di auto-gioco più complesse che si basano su strumenti esterni. ↳ Riduce la dipendenza da etichette umane e ambienti esterni. ↳ Dimostra uno sviluppo AI scalabile e autosufficiente, ideale per compiti di ragionamento aperto. Questa scoperta posiziona l'AI auto-evolutiva come un percorso promettente verso sistemi autonomi capaci di auto-miglioramento in domini complessi e diversificati. Suggerisce futuri modelli AI che possono adattarsi, apprendere e migliorarsi con un intervento umano minimo, proprio come l'evoluzione biologica, ma nel regno digitale. Fonte: