Stel je een enkel AI-model voor dat zijn redeneervaardigheden kan verbeteren zonder enige menselijke begeleiding of externe datasets. Klinkt als sciencefiction? Nou, het nieuwste onderzoek van Nvidia maakt dit werkelijkheid met een baanbrekend framework genaamd Multi-Agent Evolve (MAE) MAE: een zelf-co-evoluerend systeem met drie rollen afgeleid van hetzelfde model: 1. Voorsteller: Stelt uitdagende, maar oplosbare vragen op 2. Oplosser: Beantwoordt deze vragen met stap-voor-stap redenering 3. Beoordelaar: Evalueert zowel vragen als oplossingen en kent betrouwbare scores toe Dit creëert een intern ecosysteem waarin het model leert van zijn eigen output, waardoor zijn redeneervaardigheid voortdurend wordt verhoogd. Op Nvidia’s Qwen 2.5-3B model heeft deze methode een indrukwekkende +4,54% nauwkeurigheidsverbetering behaald op meerdere benchmarks, wat traditionele supervisie-fijnstelling overtreft. Belangrijker nog: ↳ Het evenaart de prestaties van complexere zelfspelopstellingen die afhankelijk zijn van externe tools. ↳ Het vermindert de afhankelijkheid van menselijke labels en externe omgevingen. ↳ Het toont schaalbare, zelfondersteunende AI-ontwikkeling aan, ideaal voor open-eind redeneertaken. Deze doorbraak positioneert zelf-evoluerende AI als een veelbelovende weg naar autonome systemen die in staat zijn tot zelfverbetering in diverse, complexe domeinen. Het doet denken aan toekomstige AI-modellen die zich kunnen aanpassen, leren en zichzelf kunnen verbeteren met minimale menselijke tussenkomst, net als biologische evolutie, maar in het digitale rijk. Bron: