Nieuws

MIT en Harvard leren AI-agenten betere vragen stellen met het spel 'Battleship'

Onderzoekers van MIT CSAIL en Harvard SEAS hebben een methode ontwikkeld om AI-agenten beter te laten vragen stellen door middel van het spel 'Battleship'. Ze gebruikten een Monte Carlo-inferentiestrategie en codeconversie om de prestaties van taalmodellen zoals Llama 4 Scout en GPT-5 te verbeteren. Llama 4 Scout zag een winststijging van 8% naar 82% tegen mensen, terwijl de kosten slechts 1% van die van GPT-5 bedroegen. De resultaten zijn gepresenteerd op ICLR 2026.