Imagine um único modelo de IA que pode melhorar suas habilidades de raciocínio sem qualquer tutoria humana ou conjuntos de dados externos. Parece ficção científica? Bem, a pesquisa mais recente da Nvidia está transformando isso em realidade com uma estrutura inovadora chamada Multi-Agent Evolve (MAE) MAE: um sistema auto-co-evolutivo com três funções derivadas do mesmo modelo: 1. Proponente: Cria questões desafiadoras, mas solucionáveis 2. Solver: Responde a essas perguntas com raciocínio passo a passo 3. Juiz: Avalia questões e soluções, atribuindo pontuações confiáveis Isso cria um ecossistema interno onde o modelo aprende com seus próprios resultados, elevando constantemente sua capacidade de raciocínio. No modelo Qwen 2.5-3B da Nvidia, esse método alcançou um impressionante aumento de precisão de +4,54% em vários benchmarks, superando o ajuste fino supervisionado tradicional. Mais importante: ↳ Corresponde ao desempenho de configurações de auto-jogo mais complexas que dependem de ferramentas externas. ↳Reduz a dependência de rótulos humanos e ambientes externos. ↳ Demonstra desenvolvimento de IA escalável e autossustentável, ideal para tarefas de raciocínio aberto. Esse avanço posiciona a IA autoevolutiva como um caminho promissor para sistemas autônomos capazes de autoaperfeiçoamento em domínios diversos e complexos. Ele sugere futuros modelos de IA que podem se adaptar, aprender e aprimorar com o mínimo de intervenção humana, muito parecido com a evolução biológica, mas no reino digital. Fonte: