MASS réduit le nombre de jetons
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Léna
Trente et un pour cent de jetons en moins : c’est ce qu’utilisent les trajectoires multi-agents de MASS pour atteindre les résultats rapportés, selon AlphaSignal. Sakana AI et des chercheurs de Berkeley présentent cette méthode, où un même modèle exécute les tâches, optimise le workflow et évalue les résultats, puis s’entraîne sur les trajectoires jugées les meilleures. Les auteurs indiquent que ces trajectoires fournissent un signal d’entraînement plus dense que les trajectoires mono-agent. Cette réduction compte, car elle permet d’obtenir les résultats annoncés avec moins de jetons, tandis que les auteurs identifient l’optimisation du workflow comme le principal frein à la vitesse d’auto-amélioration.
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