Progresso de fronteira depende cada vez mais de dados sintéticos recursivos

Modelos já geram, avaliam e melhoram seus próprios dados de treino, e judges, corpora, professores e ambientes de RL escaláveis se tornam críticos para estender capacidades além da imitação.