Sakana AI
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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
Picbreeder revivido con agentes VLM
Lo que los agentes de IA perdieron al reconstruir el experimento más creativo de internet
Sakana AI, MIT y NYU recrearon Picbreeder con agentes VLM para estudiar la creatividad abierta. Los agentes quedaron atrapados en motivos repetitivos, incapaces de dar los saltos conceptuales que los humanos logran. Diversas personalidades ayudaron, pero la brecha entre la creatividad artificial y la humana sigue sin explicación.
2026-07-19
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