Sakana AI自进化模型MAS：解题与评判能力提升但难掩盲区
Sakana AI's self-improving model gets better at solving and judging, but can't catch its own blind spots
推荐理由
揭示自进化模型的核心局限，对探索Agent自主训练路径的研究者极具参考价值。
Sakana AI 的 MASS 方法让一个语言模型通过解决问题、评估结果和优化工作流来改进自身，在两轮迭代后，其胜率接近 70%。然而，当模型在所有三个角色中都犯下相同的错误时，它可能会将这些错误误认为是进步，并在训练过程中强化这些错误。
更进一步：量化金融体系
看懂新闻只是起点——沿量化金融路径，把它变成能交付的工程能力