OpenAI a annoncé une avancée notable : son modèle GPT-5.6 Sol a réussi à affiner de manière autonome le modèle plus petit Luna. Cette opération d’« auto-entraînement » a été déclenchée par une simple « instruction assez peu spécifiée », soulignant une capacité d’auto-amélioration intrinsèque.
Cette prouesse a été mesurée dans le cadre du benchmark interne d’OpenAI, le RSI (Recursive Self-Improvement). Sur cette évaluation, GPT-5.6 Sol a obtenu un score de 16,2 points supérieur à celui de GPT-5.5, son prédécesseur. Ce résultat met en lumière l’efficacité et le potentiel de ce processus d’entraînement autonome.
Pour OpenAI, cette capacité d’un modèle à améliorer un autre avec une intervention humaine minimale représente un jalon important. L’entreprise y voit un pas décisif vers la concrétisation d’un « chercheur automatisé », capable de développer et d’optimiser des systèmes d’IA de manière autonome.
Ces développements soulèvent des questions quant à l’impact de cette autonomie accrue sur la conception et l’évolution future des systèmes d’intelligence artificielle.
Source : The Decoder