MIT lanzó una nueva innovación de AI llamada SEAL (Self-Adapting Language Models), un marco de trabajo que permite a los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) aprender y mejorar continuamente sin depender solo de datos externos, sino que también puede crear información de entrenamiento y corregir el peso del modelo a través del proceso de autoeditación de aprendizaje por refuerzo de AI. El concepto se considera un paso importante hacia una IA que realmente puede desarrollarse a sí misma, al trabajar en SEAL a través de dos ciclos complejos: un ciclo de aprendizaje interno en el que los modelos se adaptan a la información de forma automática, y un ciclo de aprendizaje externo en el que se evalúan los resultados de los aprendizajes. El proceso de aprendizaje de aprendizaje por cuenta propia puede ser un proceso de aprendizaje por cuenta propia, pero los objetivos de la aplicación de los conocimientos de la IA pueden ser más claros