hardmaru（大河内峻）是 Sakana AI 的联合创始人兼 CEO，同时是神经进化领域的研究者。近期内容围绕 Sakana AI 的多个方向：发布 The AI Scientist v3「Agentic Scientist」、多智能体自我监督递归自我改进（MASS）论文、Jürgen Schmidhuber 出任首席科学顾问及 10 月 26 日东京研讨会，还有他与 Risi、Tang、Miikkulainen 合著的神经进化教科书出版，以及在《日经亚洲》谈 AI 编排与集体智能的评论文章。
AI科学家v3发布了：代理科学家。 GitHub: 博客: arXiv: 代理科学家是我们自动化AI科学家研究系统的第三版，这次的转变是从“一个代理写论文”到“并行代理的支架编排整个研究循环”。 该系统现在编排一个并行工作池，共享记忆和提炼的结论。至关重要的是，它具有证据生成功能：隔离的代理自动运行受控基线和消融，以证明一个想法为什么有效。 它作为联合科学家工作。我们使用开发版本作为联合科学家来探索生物学上合理的学习规则。代理处理了经验性的重活，提出机制和运行实验。我们留在循环中指导方向、验证结果和调节主张。这感…
Sakana AI 团队的新论文： 通过多智能体自监督实现递归自我改进（MASS） 当任务变得过于复杂、人类无法可靠评估时，我们该如何继续改进 AI？ 对于开放式研究，我们最终会遇到「监督瓶颈」。如果我们让模型自己同时充当求解者、优化者和评估者，它就会陷入同质化循环，不断强化自身的盲点，而不是纠正它们。 为了打破这个循环，我们从马文·明斯基的《心智社会》中汲取了灵感。如果你让单个模型把自身的副本组织成一个结构化的团队，然后把团队学到的东西蒸馏回基础模型，会怎么样？ MASS 在两个循环之间交替： 1/ 工作流优化…
我发现我很享受教皇关于智能的热门观点 🔥 [引用 @Pontifex]: 智能必须依靠记忆。头脑不能仅仅编译数据——就像算法现在比我们更快地做的那样——而要回忆亲身经历，其中包含只有人类灵魂才能识别的深层意义，并与这些经历的善更深刻地连接。一切善都“始于圣灵”，因此拥有气息、动力和一种共…
现已开放报名：从世界模型到真实世界AI 10月26日来东京参加一场研讨会，@SchmidhuberAI 最近加入了 @SakanaAILabs 担任我们的首席科学顾问。 活动包括Jürgen的主旨演讲和问答，以及Sakana AI研究人员关于我们在RSI Lab工作的简短演讲。 - 日期：2026年10月26日，星期一，15:00–18:00 JST - 地点：日本东京一桥讲堂 🇯🇵 - 语言：英语 - 入场：免费（需报名） 座位有限，请尽早报名。 在此报名： 🐟 [引用 @SakanaAILabs]: 【…
最近了解到，Schmidhuber的《乐趣与创造力的形式理论》涵盖了压缩进展、内在动机及其与美、好奇心、艺术、科学、音乐和笑话的关系，于2009年发表在一本日本科学期刊上。 令人惊叹的是，这个框架：将压缩进展作为美、好奇心、艺术、科学甚至笑话的基础，15年前就在一本日本期刊上以完整的形式细节阐述出来了。 [引用 @hardmaru]：Jürgen Schmidhuber在1990年代提出了《乐趣与创造力的形式理论》。🤔
很喜欢AI意识之争直接闹到了梵蒂冈。在西方，我们问Claude是否有灵魂；在东方，我们问工具是否好用。 同样的技术，完全不同的出发点。这很大程度上解释了为什么围绕AI的氛围如此不同。 [引用 @ingelramdecoucy]: 硅谷人跟他们的AI聊天机器人说话
我刚刚在@NikkeiAsia发表了一篇专栏文章，论述为什么AI的未来属于编排者。 一群鱼能做到单条鱼做不到的事。AI也是如此。 我写道，为什么AI发展的下一阶段未必是构建最大的模型。随着前沿扩展开始放缓，重点将转向掌握编排。 关于集体智能、主权AI，以及为什么约束催生更聪明的架构： 这正是我们在东京正在构建的东西。🐟 [引用 @SakanaAILabs]: Sakana AI联合创始人兼CEO David Ha（@hardmaru）的投稿刊登在@NikkeiAsia上。标题是《AI的未来在于编排者》。 前沿企…
我们的神经进化教科书终于付印了！ 免费在线版： 预购： 我非常感谢我的合著者 Sebastian Risi、Yujin Tang 和 Risto Miikkulainen 让这一切成为可能。神经进化是我深爱的主题。正是这个领域让我相信，大自然早已弄清了如何构建智能：通过进化、集体行为以及在约束下的适应。 这个想法——智能源于在有限资源而非无限资源约束下运行的进化——最终促使我在日本创立了 Sakana AI。 这本书中关于开放式创造力和自组织系统的概念，正是我们在 @SakanaAILabs 所构建的。我们的名字…
Schmidhuber 新闻热门条目摘要里的最后一句话很扎心 🙃
Jürgen Schmidhuber 加入 Sakana AI 担任首席科学顾问。 @SchmidhuberAI 在20世纪90年代开创了元学习、递归自我改进和世界模型，当时计算成本要贵一百万倍。在计算成本低廉到足以实用之前，他就已经在思考能够自我改进的机器。 这些想法启发了达尔文哥德尔机和AI科学家。我们位于东京的RSI实验室，现在在Jürgen的指导下，正在研究智能体原生世界模型和用于物理AI的递归自我改进。 [引用 @SakanaAILabs]: Sakana AI 欢迎 Jürgen Schmidhube…
日经新闻对领导Google DeepMind东京的全炳河（@heiga_zen）的精彩专题报道。 2018年，我和Heiga两人一起创立Google Brain东京团队的日子令人怀念。当时我们一边应对时差严重的深夜会议，一边拼命展示日本AI研究的存在感。 现在，他领导GDM Tokyo，我创立Sakana AI，东京的AI生态系统发展到如此规模，我真的非常高兴！
Schmidhuber 早在 1987 年就开始构建递归自我改进系统。他的新帖子回顾了四十年的 RSI，从元进化和自我修改策略到 Gödel Machine 和现代 LLM 代理。 在 2026 年读这篇文章，大型实验室的“为前沿节奏把关（pace the frontier）”论调更像是监管捕获而非真正的安全考虑。如果他们真的认为自己未发布的模型太危险，他们可以选择不发布。没有必要通过新规则在阻止独立竞争者和开源项目的同时来实现这一点。 目前真正的风险不是超智能。是真正的权力集中。两家公司控制前沿 AI 确实是一…
大型语言模型真的理解世界，还是只是在非常擅长“装懂”？这真的重要吗？ 我们最近在皇家学会出版的专题《自然与人工智能中的世界模型》，汇集了来自人工智能、生物学和哲学领域的先驱，主张通往真正智能的道路需要更深层次的东西：不仅要建模语言，还要建模因果关系、自我和物理世界的能力。 本文集合收录了 Douglas Hofstadter、Michael Levin、Josh Tenenbaum、Samuel Gershman、Melanie Mitchell 等人的贡献，提出了一个激进的问题： 如果 AI 的下一次飞跃不仅需…
推出 Fugu Max 和 Fugu Ultra v2：编排帕累托前沿 过去十年，AI 行业一直在沿着单一轴优化：打造更大、更昂贵的模型。但智能从不是单一体。它是一个集体、分布式的系统。人类本身就是一种集体智能。 我们基于这一信念构建了 Sakana Fugu：最强大的 AI 系统不会是孤立的巨人，而是学会协同的生态系统。进化在约束下创新，未来属于那些不仅知道如何解决问题，还知道应部署哪些机制以实现最低成本的系统。 今天我们发布 Fugu Max 和 Fugu Ultra v2。 Fugu Max 将帕累托前沿向…
A.I. 日报