**Sakana AI 自改进模型提升解题与评判能力，但存在盲区**

_Sakana AI&\#039;s self-improving model gets better at solving and judging, but can&\#039;t catch its own blind spots_

> Sakana AI 提出的 MASS 方法允许语言模型通过解题、评判和流程优化实现自我改进，两轮迭代后对基础模型的胜率接近 70%。然而，当模型在三个角色中犯下相同错误时，会将其误判为进步并在训练中强化这些盲区。

**来源信息**
- **来源**：The Decoder：AI News（RSS）
- **分类**：ai-models
- **发布时间**：2026-10-13 01:58（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://the-decoder.com/sakana-ais-self-improving-model-gets-better-at-solving-and-judging-but-cant-catch-its-own-blind-spots)