🧠 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