Frontis-MA1 alcança estado da arte em MLE por meio de autoaperfeiçoamento recursivo do OpenMLE

A Frontis lança o Frontis-MA1, um modelo AI4AI com 35B de parâmetros projetado para autoaperfeiçoamento recursivo em engenharia de machine learning, juntamente com a pilha open-source OpenMLE. O sistema integra ambientes de tarefa verificáveis, aprendizado de operadores e busca de longo alcance para permitir que um agente melhore seu próprio código por meio de treinamento fundamentado na execução.

• O Frontis-MA1 é pós-treinado usando quatro operadores atômicos de evolução de programas: Draft, Improve, Debug e Crossover.
• No MLE-Bench Lite com um orçamento de 12 horas em uma RTX 4090, o modelo melhora a Medal Average de 39,39% para 60,61% usando OpenMLE-Evo.
• Com o OpenMLE-Evo-Max, o Frontis-MA1 atinge 71,21%, superando GPT-5.5 + Codex e se aproximando de GPT-5.6 Sol e Kimi K3.
• O framework demonstra transferibilidade no NatureBench Lite, elevando o Match-SOTA de 50% para 70% ao substituir pelo modelo treinado.

O lançamento tanto dos pesos do modelo quanto da pilha completa OpenMLE visa permitir pesquisas reproduzíveis em sistemas AI4AI executáveis rumo ao autoaperfeiçoamento recursivo.