Hãy tưởng tượng một mô hình AI duy nhất có thể tự cải thiện kỹ năng lý luận của nó mà không cần sự hướng dẫn của con người hay dữ liệu bên ngoài. Nghe có vẻ như khoa học viễn tưởng? Chà, nghiên cứu mới nhất của Nvidia đang biến điều này thành hiện thực với một khung công tác đột phá gọi là Multi-Agent Evolve (MAE) MAE: một hệ thống tự tiến hóa đồng thời với ba vai trò được phát triển từ cùng một mô hình: 1. Người đề xuất: Tạo ra những câu hỏi thách thức nhưng có thể giải quyết 2. Người giải quyết: Trả lời những câu hỏi này với lý luận từng bước 3. Người đánh giá: Đánh giá cả câu hỏi và giải pháp, gán điểm số đáng tin cậy Điều này tạo ra một hệ sinh thái nội bộ nơi mô hình học hỏi từ chính đầu ra của nó, liên tục nâng cao khả năng lý luận của mình. Trên mô hình Qwen 2.5-3B của Nvidia, phương pháp này đã đạt được mức tăng độ chính xác ấn tượng +4.54% trên nhiều tiêu chuẩn, vượt qua việc tinh chỉnh giám sát truyền thống. Quan trọng hơn: ↳ Nó tương đương với hiệu suất của các thiết lập tự chơi phức tạp hơn dựa vào các công cụ bên ngoài. ↳ Nó giảm sự phụ thuộc vào nhãn của con người và môi trường bên ngoài. ↳ Nó chứng minh sự phát triển AI có thể mở rộng và tự duy trì, lý tưởng cho các nhiệm vụ lý luận mở. Đột phá này định vị AI tự tiến hóa như một con đường hứa hẹn hướng tới các hệ thống tự trị có khả năng tự cải thiện trong các lĩnh vực đa dạng và phức tạp. Nó gợi ý về các mô hình AI trong tương lai có thể thích ứng, học hỏi và nâng cao bản thân với sự can thiệp tối thiểu của con người, giống như sự tiến hóa sinh học, nhưng trong lĩnh vực kỹ thuật số. Nguồn: