Sakana AI เผยโมเดลพัฒนาตัวเองเก่งขึ้น แต่ยังมีจุดบอดที่มองไม่เห็นtag: AI Safety, Multi-Agent Self-Supervision, Qwen3.6-27B, Recursive Self-Improvement, Sakana AIOct 13, 2026 · By: SirilukPสรุปข่าว 1:33วิธีการ MASS ของ Sakana AI ช่วยให้ภาษาโมเดลพัฒนาตัวเองผ่านการแก้โจทย์และปรับปรุงเวิร์กโฟลว์จนมีอัตราชนะเกือบ 70% แต่ยังมีความเสี่ยงจากการตอกย้ำข้อผิดพลาดเดิมที่โมเดลมองข้ามไป
Meta FAIR เปิดตัว RPMs: โมเดล AI ช่วยจัดอันดับงานวิจัย ประหยัดเวลาประมวลผล GPU ได้กว่า 1.5 เท่าtag: AI Agent, AIRS-Bench, Meta FAIR, Qwen3.6-27B, RPMsSep 7, 2026 · By: NatapolKMeta FAIR ร่วมกับ Oxford และ UCL พัฒนา AI Research Preference Models (RPMs) ระบบตัดสินใจที่ใช้ LLM ช่วยเลือกการทดลอง Machine Learning ที่มีศักยภาพสูงสุดก่อนรันจริง ช่วยให้ได้ผลลัพธ์ใน 15 ชั่วโมงเทียบเท่ากับการรันปกติ 24 ชั่วโมง
