Sakana AI prueba un método de auto-mejora para IA, pero con riesgos de errores persistentes

El método MASS de Sakana AI y UC Berkeley eleva el rendimiento de un modelo en varias pruebas y mejora su capacidad de evaluación. Sin embargo, los investigadores advierten que un mismo punto ciego en el sistema puede hacer que errores o resultados manipulados parezcan avances y…