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MASS提出多智能体递归自我改进方法
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AI 综述
arXiv 论文 MASS 提出一种多智能体递归自我改进方法。据 AGI Hunt 2026 年 10 月 28 日报道，该方法让单一基础模型分别扮演 orchestrator、worker 和 judge 三类角色，通过带结构护栏的进化搜索，自动发现针对具体任务最优的角色划分与信息路由方式；随后再用模型自生成的轨迹做监督微调，形成递归 bootstrapping。报道未披露具体实验任务范围与性能数据，该方法目前以论文形式公开，后续进展尚待观察。
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最新进展10月28日 01:37
MASS 论文公开：单模型分饰三角色，经进化搜索确定角色划分并自生成轨迹微调。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- AGI HuntMASS 论文：单模型扮演多智能体团队实现递归自我改进
arXiv 论文 MASS 提出递归自我改进方法，让单一基础模型分别扮演 orchestrator、worker 和 judge，通过带结构护栏的进化搜索自动发现任务最优的角色划分与信息路由，再对自生成轨迹做监督微调形成递归 bootstrapping。
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