🧠 Большой шаг к AGI.

MIT представили подход SEAL - метод, который позволяет языковым моделям самостоятельно обновлять свои знания и «вписывать» новую информацию прямо во внутренние веса.

Вместо статичной модели после релиза появляется система, которая:
- пишет свои «учебные конспекты»,
- генерирует несколько вариантов объяснений,
- тестирует себя,
- выбирает лучший результат,
- и обновляет себя же, закрепляя новое знание.

Фактически модель саморедактируется и самообучается, как студент, который улучшает понимание через пробу и ошибки.

Первые результаты впечатляют:
- +15% точности в QA-задачах
- +50% успеха в освоении новых навыков
- маленькая модель превосходит крупные LLM

Проблема катастрофического забывания ещё есть, но прогресс быстрый.
Это выглядит как первый реальный шаг к непрерывно обучающимся AI-агентам, которые могут адаптироваться, эволюционировать и работать вместе.

https://news.mit.edu/2025/teaching-large-language-models-to-absorb-new-knowledge-1112