人間の個別指導や外部データセットなしで推論スキルを自己改善できる単一の AI モデルを想像してみてください。SFのように聞こえますか? さて、Nvidia の最新の研究は、Multi-Agent Evolve (MAE) と呼ばれる画期的なフレームワークを使用してこれを現実にしています MAE:同じモデルから派生した3つの役割を持つ自己共進化システム。 1. 提案者: 挑戦的でありながら解決可能な質問を作成します 2. ソルバー: これらの質問に段階的な推論で答えます 3. 審査員: 質問と解決策の両方を評価し、信頼できるスコアを割り当てます これにより、モデルが独自の出力から学習し、推論能力を常に向上させる内部エコシステムが作成されます。 Nvidia の Qwen 2.5-3B モデルでは、この方法により、複数のベンチマークで +4.54% という驚異的な精度向上が達成され、従来の教師あり微調整を上回りました。 さらに重要なことは、 ↳ 外部ツールに依存するより複雑なセルフプレイセットアップのパフォーマンスに匹敵します。 ↳人間のラベルや外部環境への依存を減らします。 ↳ スケーラブルで自立した AI 開発を示しており、自由形式の推論タスクに最適です。 この画期的な進歩により、自己進化する AI は、多様で複雑な領域で自己改善できる自律システムへの有望な道として位置づけられます。これは、生物学的進化と同様に、デジタル領域において、人間の介入を最小限に抑えて適応し、学習し、強化できる将来の AI モデルを示唆しています。 源：