Sakana AI Cómo Usar

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Sakana AI es una empresa de investigación en IA con sede en Tokio que está pionera en la inteligencia inspirada en la naturaleza para crear modelos fundamentales innovadores.
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Características de Sakana AI y Casos de Uso

Cómo Usar Sakana AI

Nota: No hay acceso público disponible actualmente: Sakana AI no ofrece actualmente productos o servicios disponibles públicamente para usuarios generales. Son una empresa de investigación que desarrolla nuevos modelos y técnicas de IA, pero aún no han lanzado nada para uso público.
Sigue el progreso de Sakana AI: Para mantenerse actualizado sobre el trabajo de Sakana AI, las personas interesadas pueden seguir sus publicaciones en el blog y anuncios en su sitio web oficial en sakana.ai
Explora publicaciones de investigación: Lee los documentos de investigación publicados y los informes técnicos de Sakana AI para conocer sus enfoques novedosos como la Fusión de Modelos Evolutivos
Considera oportunidades de carrera: Para aquellos interesados en contribuir a la investigación de Sakana AI, consulta su página de carreras para posibles ofertas de trabajo en Tokio, Japón
Contacta para más información: Para obtener detalles adicionales o consultas, las partes interesadas pueden enviar un correo electrónico a [email protected] como se indica en su sitio web

Preguntas Frecuentes de Sakana AI

Sakana AI es una empresa de investigación de IA con sede en Tokio, fundada en julio de 2023 por los ex investigadores de Google David Ha y Llion Jones, junto con Ren Ito. Están trabajando en la creación de un nuevo tipo de modelo de IA fundamental basado en la inteligencia inspirada en la naturaleza.

Tendencias de Tráfico Mensual de Sakana AI

Sakana AI experimentó una disminución significativa del 16.9% en el tráfico, con 174K visitas mensuales. A pesar de anunciar un avance en el entrenamiento de IA y el sistema AI CUDA Engineer, que afirmaba acelerar el desarrollo e implementación de IA, la posterior retractación de estas afirmaciones debido al mal rendimiento del sistema y los errores de citación en su artículo científico revisado por pares generado por IA podría haber impactado negativamente en la confianza de los usuarios.

Ver historial de tráfico

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