تُطلق Frontis نموذج Frontis-MA1، وهو نموذج AI4AI ذو 35 مليار معلمة مصمم للتحسين الذاتي المتكرر في هندسة التعلم الآلي، جنبًا إلى جنب مع مجموعة الأدوات مفتوحة المصدر OpenMLE. يدمج النظام بيئات مهام قابلة للتحقق، وتعلّم المشغّلين، والبحث طويل المدى لتمكين وكيلٍ يحسّن شفرة برمجته الخاصة من خلال التدريب القائم على التنفيذ.

  • يُعاد تدريب Frontis-MA1 باستخدام أربعة مشغّلات أساسية لتطور البرامج: المسودة (Draft)، التحسين (Improve)، التصحيح (Debug)، والعبور (Crossover).
  • في MLE-Bench Lite بميزانية 12 ساعة على بطاقة RTX 4090 واحدة، يحسّن النموذج متوسط الميدالية من 39.39% إلى 60.61% باستخدام OpenMLE-Evo.
  • مع OpenMLE-Evo-Max، يصل Frontis-MA1 إلى 71.21%， متجاوزًا GPT-5.5 + Codex ومقتربًا من GPT-5.6 Sol وKimi K3.
  • يُظهر الإطار قابلية النقل على NatureBench Lite، حيث يرتفع Match-SOTA من 50% إلى 70% عند استبدال النموذج المدرب.

تهدف إصدارات أوزان النموذج ومجموعة OpenMLE الكاملة إلى تمكين البحث القابل للتكرار في أنظمة AI4AI القابلة للتنفيذ نحو التحسين الذاتي المتكرر.