Frontis merilis Frontis-MA1, model AI4AI dengan 35B parameter yang dirancang untuk peningkatan diri rekursif dalam teknik mesin pembelajaran, bersama tumpukan sumber terbuka OpenMLE. Sistem ini mengintegrasikan lingkungan tugas yang dapat diverifikasi, pembelajaran operator, dan pencarian jangka panjang untuk memungkinkan agen meningkatkan kodenya sendiri melalui pelatihan berbasis eksekusi.

  • Frontis-MA1 dilatih ulang menggunakan empat operator evolusi program atomik: Draft, Improve, Debug, dan Crossover.
  • Pada MLE-Bench Lite dengan anggaran 12 jam pada satu RTX 4090, model meningkatkan Medal Average dari 39,39% menjadi 60,61% menggunakan OpenMLE-Evo.
  • Dengan OpenMLE-Evo-Max, Frontis-MA1 mencapai 71,21%, melampaui GPT-5.5 + Codex dan mendekati GPT-5.6 Sol serta Kimi K3.
  • Kerangka kerja menunjukkan kemampuan transfer pada NatureBench Lite, meningkatkan Match-SOTA dari 50% menjadi 70% saat mengganti model yang telah dilatih.

Rilis bobot model dan tumpukan OpenMLE lengkap bertujuan untuk memungkinkan penelitian yang dapat direproduksi pada sistem AI4AI yang dapat dieksekusi menuju peningkatan diri rekursif.