--- format: "aidr-story-markdown/v1" id: "76268594fe315bfec65f085eead4c8939e25df7a4514fe835738f9fa8a5bcedd" canonical_url: "https://aidr.today/76268594?lang=vi" title: "Mô hình tự cải thiện của Sakana AI giỏi giải và chấm bài hơn, nhưng không phát hiện ra điểm mù của chính mình" lang: "vi" requested_lang: "vi" available_langs: ["en","vi"] translation_fallback: null fallback_fields: [] published_at: "2026-10-12T17:58:54.000Z" category: "Research" topics: ["llm"] source_urls: ["https://the-decoder.com/sakana-ais-self-improving-model-gets-better-at-solving-and-judging-but-cant-catch-its-own-blind-spots/"] summary: "Phương pháp MASS của Sakana AI giúp một language model tự cải thiện bằng cách giải quyết nhiệm vụ, đánh giá kết quả và tinh chỉnh quy trình làm việc, đạt tỷ lệ thắng gần 70% so với mô hình gốc sau hai vòng. Tuy nhiên, khi mô hình bỏ sót những lỗi giống nhau ở cả ba vai trò, nó có thể nhầm đó là tiến bộ và củng cố chúng trong quá trình huấn luyện. Bài viết Sakana AI's self-improving model gets better at solving and judging, but can't catch its own blind spots xuất hiện lần đầu trên Decoder." --- # Mô hình tự cải thiện của Sakana AI giỏi giải và chấm bài hơn, nhưng không phát hiện ra điểm mù của chính mình > [Open the canonical story]() **Published:** 2026-10-12T17:58:54.000Z **Category:** Research **Topics:** llm ## Summary Phương pháp MASS của Sakana AI giúp một language model tự cải thiện bằng cách giải quyết nhiệm vụ, đánh giá kết quả và tinh chỉnh quy trình làm việc, đạt tỷ lệ thắng gần 70% so với mô hình gốc sau hai vòng\. Tuy nhiên, khi mô hình bỏ sót những lỗi giống nhau ở cả ba vai trò, nó có thể nhầm đó là tiến bộ và củng cố chúng trong quá trình huấn luyện\. Bài viết Sakana AI's self\-improving model gets better at solving and judging, but can't catch its own blind spots xuất hiện lần đầu trên Decoder\. ## Sources - [Story source]()