Sakana AI
Sakana AI, évolution artificielle, recherche d’architecture neuronale et IA inspirée par la nature.
5 published articles
IA japonaise
Sakana Namazu parie sur le keigo contre l'ère de l'IA la plus puissante
Sakana AI a présenté Namazu, un modèle spécialisé dans les documents professionnels japonais, les e-mails et le keigo. Il arrive alors que les entreprises asiatiques signalent que la rareté et la mauvaise qualité des modèles en langues locales freinent l'adoption de l'IA.
2026-08-03
Stratégie produit
Sakana AI parie contre l'ère de l'« IA la plus puissante » : orchestration et lancements rapides
Sakana AI a lancé Sakana Chat, Marlin, Fugu et Translate en succession rapide. Le responsable produit Sota Omura explique pourquoi le lancement rapide est la méthode de l'ère de l'IA, et pourquoi l'entreprise parie contre une « IA la plus puissante » unique.
2026-08-03
Apprentissage Biologiquement Plausible
Échangez MNIST contre CIFAR-10 et la recette de l'IA cérébrale bascule complètement
Sakana AI a pour la première fois étendu une architecture sans rétropropagation et conforme à Dale au-delà de MNIST. La particularité : l'astuce la plus importante s'inverse d'un jeu de données à l'autre, un avertissement sur la manière dont l'IA biologiquement plausible est mesurée.
2026-07-22
IA biologiquement plausible
Un correctif a sauvé CIFAR-10 et n'a rien fait pour MNIST, et cela devrait inquiéter les chercheurs en IA
L'Error Diffusion de Sakana AI étend l'apprentissage sans rétropropagation, semblable au cerveau, à CIFAR-10 et au RL. Le hic : quels choix de conception sont importants s'inverse entre les benchmarks, et le coût du principe de Dale augmente avec la difficulté de la tâche.
2026-07-19
Orchestration de modèles
Sakana AI veut faire du choix d'un LLM le problème de quelqu'un d'autre
Fugu de Sakana AI achemine chaque tâche vers un modèle spécialisé derrière une API unique, promettant moins de frais d'intégration et un meilleur rapport coût-performance. Il atterrit dans une catégorie en pleine formation où le modèle lui-même devient un détail d'implémentation.
2026-07-18