Sakana AI 提出 MASS，多智慧體自監督實現遞迴自我改進
Sakana AI 與 UC Berkeley 的研究者提出 MASS（多智慧體自監督），用多智慧體團隊的集體智慧作為自監督訊號，推進同質遞迴自我改進（RSI）。該方法讓同一模型同時充當執行者、工作流最佳化器和評估器：內迴圈在權重固定時搜尋最佳團隊工作流，外迴圈再依據被自評為最優的團隊執行結果更新模型權重，如此迴圈。實驗在非可驗證的研究任務上提升了每輸出 token 的得分，改進由 GPT-5.5 與 Claude Opus 4.8 獨立評分，其判斷不反饋給 MASS。
把最佳化物件同時充當最佳化器與評估器的同質遞迴自我改進做成可執行閉環，並用 GPT-5.5、Claude Opus 4.8 獨立評分驗證每輸出 token 得分提升，論文與程式碼同步公開，對研究 agent 工作流與自訓練的人有用。
原標題：Recursive self-improvement through collective intelligence
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| 評分 | 76 / 78（平均 77，門檻 76） |
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| 狀態 | 精選 |
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