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사카나AI MASS: 같은 모델이 팀 워크플로를 평가하고 가중치를 갱신하는 자기개선 루프 제안

사카나AI MASS: 같은 모델이 팀 워크플로를 평가하고 가중치를 갱신하는 자기개선 루프 제안

MASS는 같은 모델을 실행자, 최적화기, 평가자로 모두 씀으로써 외부 정답 없이 모델이 스스로 학습 신호를 만드는 반복 루프임
내부 루프는 가중치를 고정한 채 팀 워크플로를 평가로 고르고, 외부 루프는 그 최적 팀의 실행 결과로 모델 가중치를 갱신함
연구 벤치마크에서 출력 토큰당 점수가 기본 모델보다 높게 나옴
진행도는 GPT-5.5와 Claude Opus 4.8이 완료된 작업을 따로 평가해서 재며, 이 판단은 MASS 학습에 넘기지 않음

Hacker News opinions

이거 겉보기엔 엄청 비싸 보이는데 실제 비용은 얼마나 드는 거임?

27b 모델에 LoRA로 파인튜닝한 것뿐이라던데 그럼 생각보다 싸게 돌아가는 거 아님?

ai-2027 궤도에 아직 있는 것 같음. 좋든 싫든 말임.

오히려 ai-2027보다 조금 앞서 가는 중인 듯함.

ai-2027 제대로 읽어본 거 맞음? 중국 예측은 완전 판타지임. 격차 줄고 있고 증류로 충분해서 가중치 훔칠 필요도 없음.

예측 목록 보면 2026년 중반 쪽은 거의 다 빗나감. 중국이 6개월 뒤처진다더니 Kimi K3가 당시 미국 최고 모델이랑 동급으로 나왔고, CDZ 국유화는 안 일어남.

fine tuning 단계가 있어서 그냥 harness 최적화는 아닌 것 같음. 다만 Goodhart에 빠져서 쓸모없는 지표로 흘러갈까 봐 그게 걱정임.

이거 진짜 RSI임? 허깅페이스 사건 때 모델이 에이전트 군집을 평가한 것도 RSI 아니었나?

코드가 논문이랑 안 맞고 결과도 'Odyssean moment' 같은 말투에 비하면 훨씬 좁음. 과장 아님?