**M2N2** és una tècnica innovadora que permet fusionar diversos models d’intel·ligència artificial per crear agents més potents i versàtils, sense necessitat de reentrenar-los des de zero ni consumir grans quantitats de dades.

La clau d’aquest sistema és un mecanisme d’“atracció” que selecciona models amb habilitats complementàries, prioritzant la combinació de punts forts i compensant debilitats. M2N2 supera les limitacions dels mètodes tradicionals, que requerien agrupar manualment paràmetres en conjunts fixos, restringint així les possibles combinacions. Amb un enfocament evolutiu, M2N2 ajusta dinàmicament els punts de fusió i la proporció de mescla entre models, explorant una gamma creixent de combinacions a mesura que avança el procés.

Els aspectes tècnics destacats són:
- **Fusió evolutiva**: models que evolucionen i es combinen progressivament, optimitzant la barreja de paràmetres.
- **Preservació de la diversitat**: inspirat en la competició natural, manté una població diversa de models per garantir resultats més robustos i adaptables.
- **Selecció de parelles**: utilitza heurístiques per identificar quins models són més prometedors per fusionar, basant-se en la complementarietat.
- **Escalabilitat**: el sistema és aplicable tant a classificadors d’imatges (com MNIST) com a models especialitzats de llenguatge i generació d’imatges, aconseguint rendiment d’avantguarda amb menys recursos computacionals.

Aquesta metodologia s’inspira en els ecosistemes biològics, on diferents “espècies” (models) competeixen, s’especialitzen i ocasionalment s’hibriden, adaptant-se contínuament als nous reptes sense perdre les capacitats adquirides.

Els límits actuals inclouen la dificultat de fusionar models molt divergents entre si, i es plantegen futures investigacions per millorar la compatibilitat i expandir l’estratègia a arquitectures més diverses.

En resum, **M2N2 representa un canvi de paradigma** en el desenvolupament de la IA, tractant-lo com un ecosistema evolutiu i flexible que afavoreix la combinació d’habilitats i l’adaptabilitat contínua.