Bayangkan satu model AI yang dapat meningkatkan keterampilan penalarannya sendiri tanpa bimbingan manusia atau kumpulan data eksternal. Kedengarannya seperti fiksi ilmiah? Nah, penelitian terbaru Nvidia mengubah ini menjadi kenyataan dengan kerangka kerja inovatif yang disebut Multi-Agent Evolve (MAE) MAE: sistem yang berkembang bersama dengan tiga peran yang berasal dari model yang sama: 1. Pengusul: Kerajinan pertanyaan yang menantang, namun dapat dipecahkan 2. Pemecah Masalah: Menjawab pertanyaan-pertanyaan ini dengan penalaran langkah demi langkah 3. Hakim: Mengevaluasi pertanyaan dan solusi, memberikan skor yang dapat diandalkan Ini menciptakan ekosistem internal di mana model belajar dari outputnya sendiri, terus meningkatkan kemampuan penalarannya. Pada model Qwen 2.5-3B Nvidia, metode ini mencapai peningkatan akurasi +4,54% yang mengesankan pada beberapa tolok ukur, melampaui penyempurnaan yang diawasi tradisional. Lebih penting lagi: ↳ Ini cocok dengan kinerja pengaturan permainan mandiri yang lebih kompleks yang mengandalkan alat luar. ↳ Ini mengurangi ketergantungan pada label manusia dan lingkungan eksternal. ↳ Ini menunjukkan pengembangan AI yang dapat diskalakan dan mandiri, ideal untuk tugas penalaran terbuka. Terobosan ini memposisikan AI yang berkembang sendiri sebagai jalur yang menjanjikan menuju sistem otonom yang mampu meningkatkan diri dalam domain yang beragam dan kompleks. Ini mengisyaratkan model AI masa depan yang dapat beradaptasi, belajar, dan meningkatkan diri mereka sendiri dengan intervensi manusia minimal, seperti evolusi biologis, tetapi di ranah digital. Sumber: