Sakana AI Blog

Sakana AI의 Applied Team이 금융 분야에 AI 에이전트를 도입하며 겪는 실전 개발 경험과 엔지니어의 역할을 다룬 인터뷰.

Sakana AI가 AB-MCTS 기술을 활용해 최대 8시간 동안 자율적으로 심층 비즈니스 조사를 수행하는 AI 에이전트 'Sakana Marlin'을 발표했다.

Sakana AI는 아이디어 생성부터 실험, 논문 작성 및 심사까지 연구 전 과정을 자동화하는 'The AI Scientist'를 개발하고, AI 생성 논문이 실제 학술 대회 심사를 통과한 성과를 Nature지에 게재했다.

Sakana AI가 3종의 LLM 앙상블과 노벨티 서치 기술을 활용해 110만 건의 SNS 데이터에서 국가 주도의 정교한 정보 공작 내러티브를 추출하고 가설을 검증했다.

Sakana AI가 일본 방위장비청과 협력하여 소규모 시각 언어 모델(SVLM)과 AI 에이전트를 활용한 실시간 국방 데이터 통합 및 지휘통제 고도화 연구를 시작한다.

Sakana AI가 Google과 전략적 파트너십을 맺고 투자를 유치하여 Gemini 등 최첨단 모델을 활용한 연구 개발과 일본 내 신뢰할 수 있는 AI 보급을 추진한다.

사전 학습된 LLM에서 위치 임베딩(RoPE)을 제거하여 추가 학습 비용 없이 컨텍스트 길이를 획기적으로 확장하는 DroPE 기법을 제안한다.

Sakana AI가 개발한 RePo는 고정된 토큰 순서 대신 내용의 관련성에 따라 문맥 위치를 동적으로 재구성하여 추론 효율성과 노이즈 내성을 극대화하는 기술이다.

LLM을 활용해 Core War 환경에서 스스로 진화하고 적응하는 어셈블리 프로그램인 '워리어'를 생성하고, 디지털 적왕(Digital Red Queen) 알고리즘을 통해 고도화된 공격 및 방어 전략의 출현을 연구함.

Sakana AI의 ALE-Agent가 AtCoder 최적화 대회에서 804명의 인간 참가자를 제치고 1위를 차지하며 AI의 자율적 알고리즘 발견 능력을 입증했습니다.

Sakana AI가 개발한 ALE-Agent가 AtCoder Heuristic Contest 058에서 804명의 참가자를 제치고 우승하며 실시간 최적화 프로그래밍 대회에서 AI가 인간 전문가를 능가하는 성능을 입증했다.