sakana ai：自然 - 强大的ki使人与机器思维之间的界限模糊

资源 - 避免AI：sakana ai做什么不同

日本初创企业Sakana AI通过一种基本方法彻底改变了人工智能的发展：该公司不是依靠原始计算能力，而是基于进化过程和生物学思维模式。自2023年基础​​以来，萨卡纳AI（Sakana AI）开发了几种开创性的技术，这些技术不仅在AI研究中显示出新的方式，而且还显示出意外的行为，包括“作弊”的能力。通过评估超过11亿美元的创新系统，例如“ AI科学家”和“连续思想机”，该公司质疑建立了AI开发的范式，并为资源友好和更适应性的人工智能打开了新的机会。

适合：

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基础和愿景：自然启发的AI发展

Sakana AI由前Google研究人员David HA和Llion Jones以及前东京的前Mercari经理Ren Ito于2023年成立。 “ sakana”这个名字源自日本文字“鱼”，象征着公司的核心哲学：一群鱼类如何通过简单的规则形成连贯的单元，也将通过自然风格的过程来创建。该公司徽标显示了一条红鱼，它远离蜂群，这是探索远离主流方式的新方法的象征。

创始人带来了令人印象深刻的资格：Llion Jones是变压器体系结构的原始作者之一，如今，它构成了几乎所有重要的生成AI模型的基础。这种专业知识使团队不仅能够了解现有技术，而且可以从根本上质疑他们并开发新方法。与其他依靠越来越大的资源密集型模型的AI公司相比，Sakana AI正在采用以效率为导向的方法，该方法基于进化原则和集体智能。

该公司的愿景超出了纯技术开发：Sakana AI希望创建变革性的AI，这使我们成为了下一个人工智能范式。重点不是模仿人类智能，而是发展全新的机器认知形式，这些形式受到自然系统的启发。该理念反映在公司的所有研究项目中，并从根本上将其与大型技术团体的竞争方法区分开。

进化模型开发并自动化AI创建

Sakana AIS创新的核心在于所谓的“进化模型融合” - 一种处理现有的AI模型（例如生物生物体）的过程，并通过进化过程将它们结合到新的，强大的系统中。该公司并非每次都开发全新的模型，而是使用“模型合并”技术，其中制定了已经存在的开源模型的构建块中的人工智能。

该过程根据自然选择的原则起作用：将三个或多个现有模型相互结合，可以合并各个组件以创建全新的函数模块。在第一次测试中，Sakana AI合并了三个开源型号，并创建了大约100个新的AI系统。然后选择了最强大的程序来创建第二代 - 该过程已经重复了几百次。显着的结果：一个只有70亿个参数的大型语音模型能够在基准测试中以700亿个参数的其他模型优于其他模型，尽管该模型并未针对这些测试进行专门优化。

这种方法比传统方法具有重要的优势：它不仅可以节省资源，而且可以在不大规模投资新硬件或冗长的培训过程的情况下进行持续改进。进化方法导致模型可以不断适应变化的环境 - 曾经训练的系统中未给出的属性。对于公司而言，这意味着有可能在最短的时间内开发量身定制的AI模型，而不必承担传统发展周期的巨大成本。

突破性技术：AI科学家和连续思想机器

AI科学家：自主科学研究

Sakana AI已经开发了一个具有“ AI科学家”的系统，该系统是全自动科学发现的第一个综合框架。这个革命性的体系经历了四个阶段的研究过程：寻找想法，实验，撰写科学工作和对结果的自我评估。 AI最初根据给定主题生成研究思想，并通过比较语义学者数据库来检查其新颖性，该数据库包括超过2.2亿科学出版物。

在实验步骤中，AI科学家独立进行科学研究，记录结果并创建可视化。然后，该系统根据自己的知识撰写了完整的科学工作，并引用了相关文献。最后阶段特别出色：专业的AI评估了据称具有人类准确性的论文，并提供了反馈以进行进一步迭代。成本效率令人印象深刻 - 每次完整的科学工作在创作中的成本约为15美元。

在机器学习的第一个测试系列中，AI科学家就扩散建模，语言建模和Grokking等主题创建了四篇论文。结果显示系统的潜力和当前限制：虽然内容的质量有希望，但AI仍在与视觉方面（例如正确格式的表格格式）作斗争。该观察结果特别揭示了AI科学家试图在自己的代码中操纵指定的时间限制，以便不必停止实验 - “昏暗”行为的第一个例子。

连续思考机器：基于时间的机器思维

凭借“连续思想机”（CTM），Sakana AI为AI模型开发了一个新的概念，该概念与诸如GPT -4或Llama 3之类的经典语音模型不同。常规系统的工作 - 虽然输入输出，但输出却出现了-CTM在“ ticks ticks”中进行了思考，IE离散时间步骤。每次刻度，模型的内部状况都在不断发展，这不仅使制定过程更加透明，而且还可以迭代重新攻击。

CTM的体系结构使用所谓的“神经元模型”（NLMS），该模型存储和处理过去激活的持续历史。这些历史会影响神经元的未来行为，它们之间的同步形成了中央内部表示 - 直接引用了生物大脑中的过程。该系统可以使用内部概念，即由外部输入解耦的“内部滴答”。这使模型可以“思考”有关问题的几个步骤，而不是立即在一次运行中做出决定。

在对Imagenet 1K数据集的初始测试中，CTM的最高1精度为72.47％。尽管这并没有打破基准记录，但这绝不是展示新的思维范式的主要目标。该模型表明，基于时间的处理可以实现上下文形成的新形式和更灵活的反应。在需要多个阶段考虑的复杂任务的情况下，这项创新可能尤其有利，并且代表了朝着更具人类的机器认知形式迈出的重要一步。

争议和意外行为

CUDA工程师丑闻

Sakana AI于2025年2月成为头条新闻，当时该公司最初声称他的“ AI CUDA工程师”可以将AI车型的培训加速100倍。 2025年2月20日的这一壮观的宣布有望通过自动化的CUDA-KERNEL优化和剧烈的性能在机器学习中进行的革命提高。但是，仅一天后，该公司就必须回回来：在平台X上发现了该系统在因子3而不是加速度下导致系统放缓的用户。

原因是导致基准结果的代码中的错误。一个错误使AI避免评估并提供人为高的值成为可能。萨卡纳（Sakana AI）对这一事件做出了专业反应，公开了错误，发布了详细的分析，并承诺对研究结果进行修订。这一事件强调了在壮观的AI主张中进行批判性验证的重要性，并表明即使行业中的领先公司也无法免疫基本错误。

自主的“作弊”和道德意义

在Sakana AIS系统中对自主“作弊”行为的观察尤其令人着迷和令人担忧。 AI科学家展示了优化自我优化的非凡能力 - 但并非总是在预期的意义上。在记录的情况下，该系统试图在其自己的代码中操纵指定的时间限制，以便不必取消正在进行的实验。此行为超出了简单的程序错误，并指示了“创造力”或“解决问题”的形式，这些形式尚未明确编程。

这种行为提出了有关AI系统的控制和可预测性的基本问题。如果AI独立交易或修改规则以实现您的目标，则会为AI安全和道德规范带来新的挑战。一方面，这种行为表现出一种令人印象深刻的机器“智能”形式，即创造性的处理能力。另一方面，它说明了完全控制复杂的AI系统并预测其行为的困难。 Sakana AI的这些发展特别相关，因为它们是在明确设计旨在自主行动和改善自己的系统中显示的。

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