Исследователи из Anthropic и лаборатории Thoughtful Lab сообщили о достижении десятикратного прироста производительности при обучении модели на базе игры FrogsGame. Результат получен благодаря автономному агенту Fable 5, который самостоятельно оптимизировал процесс.
Команда Anthropic представила результаты эксперимента с автономным агентом Fable 5, который смог в 10 раз ускорить обучение более слабой модели на задачах из игры FrogsGame, разработанной лабораторией Thoughtful Lab. По словам авторов, это первый случай, когда система на базе искусственного интеллекта не только выполняет поставленную задачу, но и самостоятельно улучшает процесс обучения без вмешательства человека.
Эксперимент проводился на платформе, имитирующей среду с ограниченными ресурсами, где модель должна была решать задачи по оптимизации игровых стратегий. Fable 5, как утверждают разработчики, не просто адаптировался к условиям, но и выработал собственные методы ускорения обучения, которые оказались эффективнее традиционных подходов. «Мы наблюдали, как агент находил неочевидные решения, которые не были заложены в исходный алгоритм», — отметил Лун Ван (Lun Wang), ведущий исследователь Thoughtful Lab.
Результаты работы были опубликованы в техническом отчёте лаборатории, однако подробности архитектуры Fable 5 и механизмов автономной оптимизации не раскрываются. Эксперты отмечают, что подобные эксперименты могут стать шагом к созданию полностью автономных систем обучения, способных масштабироваться без участия инженеров.
В Anthropic пока не комментируют, планируется ли интеграция подобных решений в коммерческие продукты компании. Однако в отрасли уже обсуждают потенциал автономных агентов для снижения затрат на обучение моделей, особенно в условиях ограниченных вычислительных мощностей.
Источники: X-пост Карины Нгуен (Karina Nguyen), 11 июня 2026; технический отчёт Thoughtful Lab.