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Sakana AI

Sakana AI, evolución artificial, búsqueda de arquitectura neuronal e inteligencia artificial inspirada en la naturaleza.

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IA japonesa

Sakana Namazu apuesta por el keigo frente a la era de la IA más fuerte

Sakana AI presentó Namazu, un modelo especializado en documentos empresariales japoneses, correo electrónico y keigo. Llega mientras las empresas asiáticas informan de que la escasez y la baja calidad de los modelos en idiomas locales están frenando la adopción de la IA.

2026-08-03

5 min read

Estrategia de producto

Sakana AI apuesta contra la era de la 'IA más fuerte': orquestación y lanzamientos rápidos

Sakana AI lanzó Sakana Chat, Marlin, Fugu y Translate en rápida sucesión. El jefe de producto, Sota Omura, explica por qué lanzar rápido es el manual de juego de la era de la IA y por qué la compañía apuesta contra una única 'IA más fuerte'.

2026-08-03

Featured1 min read

Aprendizaje biológicamente plausible

Reemplazar MNIST por CIFAR-10 cambia por completo la receta para una IA similar al cerebro

Sakana AI escaló por primera vez una arquitectura compatible con Dale y sin retropropagación más allá de MNIST. El truco: qué técnica importa más se invierte entre conjuntos de datos, una advertencia sobre cómo se mide la IA biológicamente plausible.

2026-07-22

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IA biológicamente plausible

Una solución rescató a CIFAR-10 y no hizo nada por MNIST, y eso debería inquietar a los investigadores de IA

La difusión de errores de Sakana AI escala el aprendizaje sin retropropagación, similar al cerebro, hasta CIFAR-10 y RL. El problema: qué decisiones de diseño importan se invierte entre puntos de referencia, y el costo del principio de Dale crece con la dificultad de la tarea.

2026-07-19

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Orquestación de Modelos

Sakana AI quiere que elegir un LLM sea problema de otro

Fugu de Sakana AI enruta cada tarea a un modelo especializado detrás de una sola API, prometiendo menos sobrecarga de integración y mejor relación costo-rendimiento. Aterriza en una categoría en rápida formación donde el modelo mismo se está convirtiendo en un detalle de implementación.

2026-07-18