Sakana AI の最新記事
公式17件の記事
新たなビジネスインテリジェンスへ：Ultra Deep Researchアシスタント「Sakana Marlin」βテスト開始
Sakana AIが、独自のエージェント技術を用いたビジネス向けAIリサーチアシスタント「Sakana Marlin」を初の商用プロダクトとして開発し、βテスターの募集を開始した。
AIによるAI研究の実現へ：AIサイエンティスト論文がNature誌に掲載
AIサイエンティストが科学的ブレイクスルーを自律的に探索する研究論文がNature誌に掲載された。
AIサイエンティスト：完全自動化されたAI研究に向けて、Nature誌に掲載
基礎モデルを搭載したAIエージェントが機械学習研究の全ライフサイクルを実行し、厳格な人間の査読を通過した初の完全AI生成論文を発表した研究チームが、Nature誌に論文を掲載した。
最大規模のオープン基盤モデルを各国仕様へ適応させる事後学習技術を開発
Namazuシリーズ（α版）を搭載したチャットサービスSakana Chatが公開された。同サービスは最大規模のオープン基盤モデルを各国仕様へ適応させる事後学習技術を開発した。
Sakana AIの独自システムがSNS上の「認知戦」を可視化
Sakana AIが開発した独自システムが、ソーシャルメディア上で展開される「認知戦」を可視化する技術を発表した。
【Sakana AI 応用事例インタビュー】銀行業務へのAIエージェント実装に向けた開発の舞台裏
Sakana AIと三菱UFJ銀行（MUFG）が共同で「AI融資エキスパート」プロジェクトを実案件での検証フェーズに進めている。Sakana AIの太田（Applied Research Engineer）と飯田（Project Manager）が開発の舞台裏を語った。
Sakana AI、防衛イノベーション科学技術研究所からの委託研究を開始
Sakana AI株式会社は、防衛装備庁防衛イノベーション科学技術研究所と委託研究契約を締結し、陸・海・空の全領域で発生する膨大なデータを統合分析するシステムを開発し、指揮統制システムの高度化を目指す。
MUFGとSakana AIの「AI融資エキスパート」、実案件での検証フェーズへ
三菱UFJ銀行とSakana AIは、融資業務を支援するAIエージェントシステムの概念実証を実施し、実案件での検証フェーズに移行した。今後は全国の営業店への段階的展開を目指す。
Doc-to-LoRAとText-to-LoRAによる即時LLM更新
SakanaAIが、文書やテキストからLoRAアダプターを動的に生成するHypernetworkを訓練し、LLMのカスタマイズを高速化・容易化する研究「Doc-to-LoRA」と「Text-to-LoRA」を発表した。
Datadogとの戦略的パートナーシップを発表
Sakana AIはDatadogと戦略的パートナーシップを締結し、効率的でスケーラブルなAIモデルの共同研究、オープンソースへの貢献、新規市場開拓に取り組む。
シティグループ、Sakana AIへの戦略的投資を発表
シティグループが日本のSakana AIに戦略的投資を行い、同社の金融分野での実績と研究開発能力を活用して、グローバル金融サービスの革新を加速させる。
Salesforce VenturesがSakana AIに出資
Salesforce Venturesは、日本の企業ニーズを理解し、先端AIと実装を橋渡しするSakana AIに出資した。同社は金融・防衛分野での実績が評価された。
Sakana AIが麻布台ヒルズ森JPタワーに本社オフィスを移転
Sakana AIは、事業拡大と組織体制強化のため、本社オフィスを東京都港区麻布台ヒルズ森JPタワーに移転した。同社は、日本発の新たなAIパラダイム開拓と持続可能なAI開発を目指し、チーム拡大と研究・社会実装のシナジー最大化を目的としている。
Sakana AI、Googleとの戦略的パートナーシップ締結を発表
Sakana AIはGoogleと戦略的パートナーシップを締結し、資金調達を実施した。両社はGoogleのインフラとSakana AIの研究開発力を組み合わせ、日本のAIエコシステム発展と信頼性の高いAI普及を推進する。
研究職応募のための非公式ガイド
Sakana AIの研究者が、研究職応募者への面接で重視するポイントをまとめた非公式ガイドを公開した。優れた応募書類の共通点を分析し、実装能力よりも理解度を重視する方針を示している。
RePo: コンテキスト再配置を備えた言語モデル
SakanaAIが、固定されたトークンインデックスではなく、物理的近接性を意味的関連性として扱う従来の言語モデルの非効率性を解決する「コンテキスト再配置」を備えた言語モデル「RePo」を発表した。
事前学習済みLLMの位置埋め込みを削除することでコンテキストを拡張
SakanaAIが、事前学習済み大規模言語モデルの位置埋め込みを削除するDroPE手法を発表した。この手法は、大規模な計算コストを伴わずにコンテキスト長を拡張できる。