Frontis-MA1 достигает лучших результатов в MLE благодаря рекурсивному самосовершенствованию через OpenMLE

Frontis выпускает Frontis-MA1, модель AI4AI на 35 млрд параметров, предназначенную для рекурсивного самосовершенствования в инженерии машинного обучения, вместе с открытым стеком OpenMLE. Система объединяет проверяемые среды задач, обучение операторов и долгосрочный поиск, чтобы обеспечить агенту способность улучшать собственный код через обучение на основе выполнения.

• Frontis-MA1 проходит постобучение с использованием четырех атомарных операторов эволюции программ: Draft, Improve, Debug и Crossover.
• На MLE-Bench Lite с бюджетом 12 часов на одной RTX 4090 модель повышает средний показатель Medal Average с 39,39% до 60,61% с помощью OpenMLE-Evo.
• С OpenMLE-Evo-Max Frontis-MA1 достигает 71,21%, превосходя GPT-5.5 + Codex и приближаясь к результатам GPT-5.6 Sol и Kimi K3.
• Фреймворк демонстрирует переносимость на NatureBench Lite, повышая Match-SOTA с 50% до 70% при замене модели обученной версией.

Выпуск весов модели и полного стека OpenMLE направлен на обеспечение воспроизводимых исследований исполняемых систем AI4AI в направлении рекурсивного самосовершенствования.