Cool paper van Meta. En nog een uitstekende toepassing van multi-agent systemen. (boekmarkeer het) Het trainen van moderne AI-modellen vereist enorme hoeveelheden hoogwaardige data. Echter, de bottleneck is niet alleen de hoeveelheid. De data is gewoon niet divers genoeg. Enkele modellen die synthetische data genereren, hebben de neiging om homogene outputs te produceren, patronen te herhalen en de genuanceerde variëteit te missen die te vinden is in door mensen gemaakte datasets. Dit nieuwe onderzoek van Meta introduceert Matrix, een peer-to-peer framework waarin meerdere AI-agenten gezamenlijk synthetische trainingsdata genereren via gedecentraliseerde interacties. Matrix bereikt 2–15× hogere data-generatie doorvoer onder identieke hardwarebronnen, zonder in te boeten op outputkwaliteit. TL;DR: In plaats van dat één model data produceert, spelen gespecialiseerde agenten verschillende rollen en communiceren ze met elkaar. De één stelt vragen, de ander antwoordt, een derde evalueert de kwaliteit. Deze multi-turn gesprekken vangen complexe redeneringen en diverse perspectieven. Wat Matrix anders maakt: geen centrale coördinator. Agenten communiceren direct in een volledig gedecentraliseerde architectuur. Dit maakt schaalbaarheid mogelijk zonder infrastructuurflessenhalzen. Het framework werkt via rolgebaseerde gespreksprotocollen, multi-turn interactiepatronen en ingebouwde kwaliteitsfiltering in elke fase. Alleen data die aan kwaliteitsdrempels voldoet, komt in de uiteindelijke trainingsset. Multi-agent samenwerking produceert meer diverse synthetische data dan benaderingen met één model. De resulterende datasets verbeteren de prestaties van downstream modellen op het gebied van redeneren en instructievolgen benchmarks.