As várias rodadas de algoritmos de otimização iterativa usadas pelo MassGen são um recurso fundamental que o distingue dos sistemas de IA comuns. O sistema decompõe tarefas complexas em vários submódulos que podem ser processados em paralelo, permitindo que as inteligências melhorem gradativamente a qualidade de suas soluções por meio de validação e aprimoramento iterativos.
Em termos de fluxo de trabalho, o sistema define parâmetros claros de controle iterativo: primeiro, as inteligências geram um rascunho de tarefa com base em seu entendimento inicial e, em seguida, o sistema ativa um mecanismo de revisão por meio do qual as inteligências validam seu trabalho e sinalizam possíveis problemas. Por exemplo, ao lidar com tarefas de disseminação de conhecimento, como "Explain the theory of relativity in simple language" (Explique a teoria da relatividade em linguagem simples), a primeira rodada de resultados pode conter jargões, que serão sinalizados como não atendendo às necessidades do usuário, acionando uma reformulação. O parâmetro max_duration no arquivo de configuração controla a duração total da iteração, normalmente definida como 120 segundos.
Os testes de desempenho mostram que a precisão de uma solução de tarefa após 2 a 3 rodadas de iterações é melhorada em 37%, em média, em relação a um único resultado. Esse mecanismo é particularmente adequado para a criação de conteúdo, tutoria educacional e outros cenários que exigem resultados de alta qualidade, e o sistema retém automaticamente os resultados intermediários de cada iteração, facilitando aos usuários o rastreamento da trajetória de otimização.
Essa resposta foi extraída do artigoMassGen: um sistema de processamento de tarefas colaborativas com inteligência múltiplaO
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch