Sakana AIさんが再投稿しました
Sakana AIは採用しています! 進化的計算と基盤モデルの更なる発展を自ら切り開きたい方は、当社の募集要項をご覧ください。sakana.ai/careers
We are building a world class AI R&D company in Tokyo. We want to develop AI solutions for Japan’s needs, and democratize AI in Japan.
Sakana AIの外部リンク
Tokyo、JP
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It was great to see everyone at #NeurIPS2024 🎊🎈 If you are interested in a research internship with Sakana AI in Japan, please check out our careers page: https://sakana.ai/careers/
【特集:ニッポンAIの明日】第2回 東京はAI開発の世界的拠点になれるか―快進撃のサカナAI創業者、伊藤錬さん https://lnkd.in/gbCRZ-Tn 「私も外務省出身ですし、やはり『もう一度、日本をテクノロジーの国と呼ばせたい』という思いがあります。まだ、海外の人には、日本と言えばウォークマンがあり、ファミコンがあり、テクノロジーが進んでいる国だというイメージが残っています。だからこそ『テクノロジーの夢をもう一度』と思うわけです。」Ren Ito
Introducing “An Evolved Universal Transformer Memory” 🧠 (Blog: https://sakana.ai/namm/) Neural Attention Memory Models (NAMMs) are a new kind of neural memory system for Transformers that not only boost their performance and efficiency but are also transferable to other foundation models, without any additional training! Memory is a crucial component of cognition, allowing humans to selectively store and extract important notions from our ceaseless exposure to information and noise. Our work learns an artificial memory to replicate these capabilities thanks to the power of evolution, leading to smarter, faster, and more adaptable foundation models. Full Paper: https://lnkd.in/gkDzMCG3 Code: https://lnkd.in/gmvFSma7
Sakana AI、AIの“多様性”を尊重した集団を開発する手法「CycleQD」発表 生物の“すみ分け”がヒント https://lnkd.in/gDixDXaY
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Sakana AI is hiring Business Analysts in Japan 🦑🦑🦑 ビジネスアナリストを募集します!当社の募集要項をご覧ください。 https://sakana.ai/careers/
Sakana AIはグローバルで最先端のAI技術を日本の課題解決のために実装したいと考えています。このたび、ビジネスの企画立案・実装を担うビジネスアナリストを募集します。基盤モデルやAIエージェントを活用して一緒にビジネスを切り拓きたいと思う方は、ぜひご応募ください。 https://sakana.ai/careers/
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Sakana AI is hiring Applied Engineers in Japan 🐙🐙🐙 http://sakana.ai/careers/
Sakana AIはグローバルで最先端のAI技術を日本の課題解決のために実装したいと考えています。本日、AI技術をお客様の現場に導入する業務を担うApplied Engineerを募集します。LLMやAIエージェントを用いて一緒にビジネス価値を作りたい方は、ぜひご応募ください。 https://sakana.ai/careers/
東京都、行政のAI活用で新会議 サカナAIの伊藤COOら https://lnkd.in/g6T2R7qF
Introducing CycleQD: A population-based model merging via Quality Diversity Blog: https://sakana.ai/cycleqd/ CycleQD builds on our model merging research, advancing two fronts: evolving a swarm of specialized agents to complement one another, and laying the groundwork for life-long learning by enabling diverse, adaptable skill acquisition at the population-level.
Sakana AIはLLMエージェントの集団を生み出す新技術「CycleQD」を開発しました。CycleQDは多様性に着目した進化的計算とモデルマージに基づいており、知識やスキルを忘却せず蓄積していく「生涯学習」の実現への第一歩です。 ブログ → https://lnkd.in/ed5Qq8UB 論文 → https://lnkd.in/ePWkEmRB