Google DeepMind a présenté Dream-RSI — une approche selon laquelle les systèmes d'IA utilisent les tentatives de recherche passées pour tester de nouvelles stratégies sans refaire tous les calculs. Dans les tests décrits, la méthode a concordé avec les résultats existants ou les a dépassés, et le nombre d'itérations a été réduit d'au maximum 2,43 fois.

La caractéristique clé de l'approche est que la stratégie de recherche change, tandis que le modèle d'IA de base reste le même. Cela rend Dream-RSI potentiellement intéressante pour améliorer l'efficacité des systèmes existants sans réentraînement.

Les informations disponibles reposent sur le synopsis de The Decoder et non sur le texte complet de l'étude ni sur une vérification indépendante. On ne sait donc pas encore sur quelles tâches les tests ont été menés, comment l'efficacité a été mesurée et dans quelle mesure le résultat est stable dans d'autres conditions.