Imagina un único modelo de IA que puede mejorar sus habilidades de razonamiento sin ninguna tutoría humana o conjuntos de datos externos. ¿Suena a ciencia ficción? Bueno, la última investigación de Nvidia está convirtiendo esto en realidad con un marco innovador llamado Multi-Agent Evolve (MAE) MAE: un sistema de auto-evolución con tres roles derivados del mismo modelo: 1. Proponente: Formula preguntas desafiantes, pero solucionables 2. Solucionador: Responde a estas preguntas con un razonamiento paso a paso 3. Juez: Evalúa tanto las preguntas como las soluciones, asignando puntuaciones fiables Esto crea un ecosistema interno donde el modelo aprende de sus propias salidas, elevando constantemente su capacidad de razonamiento. En el modelo Qwen 2.5-3B de Nvidia, este método logró un impresionante aumento de precisión del +4.54% en múltiples benchmarks, superando el ajuste fino supervisado tradicional. Más importante aún: ↳ Iguala el rendimiento de configuraciones de auto-juego más complejas que dependen de herramientas externas. ↳ Reduce la dependencia de etiquetas humanas y entornos externos. ↳ Demuestra un desarrollo de IA escalable y autosostenible, ideal para tareas de razonamiento abiertas. Este avance posiciona la IA auto-evolutiva como un camino prometedor hacia sistemas autónomos capaces de auto-mejorarse en dominios diversos y complejos. Insinúa futuros modelos de IA que pueden adaptarse, aprender y mejorar a sí mismos con mínima intervención humana, muy parecido a la evolución biológica, pero en el ámbito digital. Fuente: