Sakana AI Anleitung

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Sakana AI ist ein in Tokio ansässiges Forschungsunternehmen für KI, das naturinspirierten Intelligenz entwickelt, um innovative Grundmodelle zu schaffen.
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Funktionen von Sakana AI & Anwendungsfälle

Wie verwendet man Sakana AI

Hinweis: Derzeit kein öffentlicher Zugang verfügbar: Sakana AI bietet derzeit keine öffentlich verfügbaren Produkte oder Dienstleistungen für allgemeine Benutzer an. Sie sind ein Forschungsunternehmen, das neue KI-Modelle und -Techniken entwickelt, aber bisher nichts zur öffentlichen Nutzung freigegeben hat.
Folgen Sie den Fortschritten von Sakana AI: Um über die Arbeiten von Sakana AI auf dem Laufenden zu bleiben, können interessierte Personen ihre Blogbeiträge und Ankündigungen auf ihrer offiziellen Website unter sakana.ai verfolgen.
Forschungspublikationen erkunden: Lesen Sie die veröffentlichten Forschungsarbeiten und technischen Berichte von Sakana AI, um mehr über ihre neuartigen Ansätze wie das Evolutionäre Modell-Merge zu erfahren.
Karrieremöglichkeiten in Betracht ziehen: Für diejenigen, die an einer Mitwirkung an der Forschung von Sakana AI interessiert sind, überprüfen Sie ihre Karriereseite auf potenzielle Stellenangebote in Tokio, Japan.
Kontakt für weitere Informationen: Für zusätzliche Details oder Anfragen können interessierte Parteien eine E-Mail an [email protected] senden, wie auf ihrer Website aufgeführt.

Sakana AI FAQs

Sakana AI ist ein in Tokio ansässiges KI-Forschungsunternehmen, das im Juli 2023 von den ehemaligen Google-Forschern David Ha und Llion Jones sowie Ren Ito gegründet wurde. Sie arbeiten daran, eine neue Art von grundlegenden KI-Modellen zu schaffen, die auf von der Natur inspirierten Intelligenz basieren.

Sakana AI Monatliche Traffic-Trends

Sakana AI verzeichnete einen erheblichen Rückgang von 16,9% beim Datenverkehr, mit 174.000 monatlichen Besuchen. Trotz der Ankündigung eines Durchbruchs im KI-Training und des AI CUDA Engineer Systems, das eine Beschleunigung der KI-Entwicklung und -Bereitstellung versprach, könnte die anschließende Rücknahme dieser Behauptungen aufgrund der schlechten Leistung des Systems und Zitierungsfehler in ihrer KI-generierten Peer-Review-Publikation das Vertrauen der Nutzer negativ beeinflusst haben.

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