Martes 20 de octubre de 2026 ·
Varias IAs se mejoran entre sí y su conocimiento pasa al entrenamiento de la siguiente generación
El artículo propone que varios LLM, como Qwen, Llama y Gemma, observen y manipulen los estados internos de otros modelos para mejorar sus capacidades. En el ejemplo, un agente de Llama encuentra una característica que, al操作arse, sube la tasa de éxito de Qwen en tareas con herramientas. Los resultados de muchos experimentos se usarían después para preentrenar la siguiente generación de modelos.
Qué significa
Si la idea funciona, la mejora de la IA se acumularía entre generaciones y no quedaría limitada a cada modelo por separado. El conocimiento obtenido de decenas de modelos alimentaría el entrenamiento de los siguientes.
Fuentes originales
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