Imaginez un modèle d'IA unique capable d'améliorer ses compétences en raisonnement sans aucun tutorat humain ni ensembles de données externes. Ça ressemble à de la science-fiction ? Eh bien, les dernières recherches de Nvidia transforment cela en réalité avec un cadre révolutionnaire appelé Multi-Agent Evolve (MAE). MAE : un système auto-coévolutif avec trois rôles dérivés du même modèle : 1. Proposeur : Élaborer des questions difficiles mais solvables. 2. Résolveur : Répondre à ces questions avec un raisonnement étape par étape. 3. Juge : Évaluer à la fois les questions et les solutions, en attribuant des scores fiables. Cela crée un écosystème interne où le modèle apprend de ses propres résultats, élevant constamment sa capacité de raisonnement. Sur le modèle Qwen 2.5-3B de Nvidia, cette méthode a obtenu une impressionnante augmentation de précision de +4,54 % sur plusieurs benchmarks, surpassant le réglage fin supervisé traditionnel. Plus important encore : ↳ Elle égalise la performance de configurations de jeu autonome plus complexes qui dépendent d'outils externes. ↳ Elle réduit la dépendance aux étiquettes humaines et aux environnements externes. ↳ Elle démontre un développement d'IA évolutif et autonome, idéal pour des tâches de raisonnement ouvertes. Cette avancée positionne l'IA auto-évolutive comme une voie prometteuse vers des systèmes autonomes capables d'auto-amélioration dans des domaines divers et complexes. Elle laisse entrevoir de futurs modèles d'IA capables de s'adapter, d'apprendre et de s'améliorer avec un minimum d'intervention humaine, à l'image de l'évolution biologique, mais dans le domaine numérique. Source :