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Sakana AI·UC Berkeley 연구진, 다중 에이전트 집단지성을 자기지도 신호로 활용해 AI 워크플로를 반복 개선하는 MASS 공개
본 기사는 Sakana AI와 UC Berkeley 연구진이 제안한 MASS를 소개합니다. MASS는 다중 에이전트 워크플로를 반복적으로 최적화하고, 그 과정에서 나온 집단지성을 자기지도 신호로 증류해 base model 대비 연구 벤치마크의 output token당 점수를 높였다고 설명합니다.
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