需求人群:
"Sakana AI的目标受众包括AI研究人员、开发者、学生以及对人工智能技术感兴趣的企业。它适合那些寻求最新AI研究动态、希望参与AI项目或对自然启发智能感兴趣的专业人士。"
使用场景示例:
研究人员使用Sakana AI的模型进行自然语言处理研究
开发者利用Sakana AI的技术构建智能机器人
企业通过Sakana AI的研究成果优化其AI产品
产品特色:
构建基于自然启发智能的基础模型
推动AI领域的创新和发展
专注于AI研究和开发
提供与AI相关的职业机会
通过博客和职业页面分享信息
使用教程:
访问Sakana AI的官方网站以获取更多信息
阅读其博客文章了解最新的AI研究进展
浏览职业页面寻找与AI相关的工作机会
通过info@sakana.ai与实验室联系以获取合作或咨询信息
参与Sakana AI举办的研讨会或活动以深入了解其技术
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在东京构建世界级AI研究实验室
Sakana AI是一家位于日本东京的AI研究实验室,专注于创建基于自然启发智能的新类型基础模型。该实验室致力于开发先进的人工智能技术,以模拟自然界中的智能行为,推动AI领域的创新和发展。
一个AI驱动的研究系统,可使用多个搜索引擎和LLMs进行综合迭代研究。
Shandu是一个基于AI的研究系统,能够通过多源信息合成和深度迭代探索生成全面的研究报告。它利用先进的语言模型和智能网络爬虫技术,自动完成从问题澄清到内容分析的全过程。其主要优点包括高效的信息整合能力、灵活的多源数据处理以及强大的知识合成能力。该产品适用于需要快速生成高质量研究报告的场景,如学术研究、市场情报分析和技术探索。目前该产品为开源项目,用户可以根据需求进行定制和扩展。
MLGym是一个用于推进AI研究代理的新框架和基准。
MLGym是由Meta的GenAI团队和UCSB NLP团队开发的一个开源框架和基准,用于训练和评估AI研究代理。它通过提供多样化的AI研究任务,推动强化学习算法的发展,帮助研究人员在真实世界的研究场景中训练和评估模型。该框架支持多种任务,包括计算机视觉、自然语言处理和强化学习等领域,旨在为AI研究提供一个标准化的测试平台。
自动化搜索人工生命的基础模型
SakanaAI/asal是一个利用基础模型(Foundation Models, FMs)来自动化搜索人工生命(Artificial Life, ALife)的科研项目。该项目通过结合最新的人工智能技术,特别是视觉语言基础模型,来发现能够产生目标现象、生成时间开放性新颖性以及照亮整个有趣多样的模拟空间的人工生命模拟。它能够跨越多种ALife基底,包括Boids、Particle Life、Game of Life、Lenia和神经细胞自动机等,展示了通过技术手段加速人工生命研究的潜力。
AI研究与趋势分析平台
Epoch AI是一个研究人工智能关键趋势和问题的研究机构,旨在塑造AI的轨迹和治理。该机构通过报告、论文、模型和可视化工具,推进基于证据的AI讨论。Epoch AI的工作得到了研究和媒体的信任,为理解AI的发展轨迹提供了重要资源。
快速构建端到端的营销活动
Unify Plays是一个商业营销平台,它通过集成AI、自动化和数据验证技术,帮助企业构建和运行能够生成潜在客户并促进销售的营销活动。这个平台的主要优点在于其一体化的解决方案,能够减少企业在营销活动中对多个工具的依赖,提高效率,同时通过AI技术实现个性化营销,提升客户参与度和转化率。Unify Plays的背景信息显示,它是由Unify公司开发,旨在为高增长企业提供一种更高效、更智能的营销方式。关于价格,Unify Plays提供了不同的套餐选项,以满足不同规模企业的需求。
先进的多模态模型,支持图像和文本理解。
Phi-3.5-vision是微软开发的轻量级、最新一代的多模态模型,基于包括合成数据和经过筛选的公开可用网站在内的数据集构建,专注于文本和视觉的高质量、密集推理数据。该模型属于Phi-3模型家族,经过严格的增强过程,结合了监督微调和直接偏好优化,以确保精确的指令遵循和强大的安全措施。
AI驱动的研究和报告工具
Profundo是一个AI驱动的研究和报告工具,旨在帮助用户自动化数据收集、分析和报告过程,以便用户可以专注于学习和决策制定。它使用尖端的AI技术,提高了数据收集和报告的效率,同时确保了研究的高准确性。Profundo的用户友好界面设计考虑了用户的需求,易于导航,并能与现有工具无缝集成。
大规模城市环境中的机器人模拟交互平台。
GRUtopia是一个为各种机器人设计的交互式3D社会模拟平台,它通过模拟到现实(Sim2Real)的范式,为机器人学习提供了一个可行的路径。平台包含100k精细标注的交互场景,可以自由组合成城市规模的环境,覆盖89种不同的场景类别,为服务导向环境中通用机器人的部署提供了基础。此外,GRUtopia还包括一个由大型语言模型(LLM)驱动的NPC系统,负责社交互动、任务生成和分配,模拟了具身AI应用的社交场景。
编码器自由的视觉-语言模型,高效且数据驱动。
EVE是一个编码器自由的视觉-语言模型,由大连理工大学、北京人工智能研究院和北京大学的研究人员共同开发。它在不同图像宽高比下展现出卓越的能力,性能超越了Fuyu-8B,并且接近模块化编码器基础的LVLMs。EVE在数据效率、训练效率方面表现突出,使用33M公开数据进行预训练,并利用665K LLaVA SFT数据为EVE-7B模型训练,以及额外的1.2M SFT数据为EVE-7B (HD)模型训练。EVE的开发采用了高效、透明、实用的策略,为跨模态的纯解码器架构开辟了新途径。
全切片基础模型,用于从真实世界数据中进行数字病理学分析。
Prov-GigaPath是一个用于数字病理学研究的全切片基础模型,它通过真实世界数据进行训练,旨在支持AI研究人员在病理学基础模型和数字病理幻灯片数据编码方面的研究。该模型由多位作者共同开发,并在Nature期刊上发表。它不适用于临床护理或任何临床决策制定目的,仅限于研究使用。
AI助力的快速洞察和全面研究助手
GPT Researcher是一个领先的自主研究代理,专为多代理框架设计,提供实时、准确和事实性的结果。它能够简化数据收集,通过一个函数调用提供可信赖、聚合和策划的结果。它支持超过100种不同的大型语言模型(LLMs),并且可以与任何搜索引擎协作,从Google到DuckDuckGo。用户可以轻松搜索本地文档和文件,并生成超过2000字的长篇报告,支持多种格式的导出,如PDF、Word、Markdown、JSON和CSV。
企业级搜索与检索增强型基础模型
Rerank 3是一个针对企业搜索和检索辅助生成(RAG)系统优化的新型基础模型。它支持多语种、多结构数据搜索,提供高精度的语义重排,大幅提升响应准确度和延迟,同时大幅降低总体拥有成本。Rerank 3可无缝集成到任何数据库或搜索引擎中,并支持与现有应用程序原生搜索功能无缝对接。
SceneScript:通过Reality Labs研究实现3D场景重建
SceneScript是Reality Labs研究团队开发的一种新型3D场景重建技术。该技术利用AI来理解和重建复杂的3D场景,能够从单张图片中创建详细的3D模型。SceneScript通过结合多种先进的深度学习技术,如半监督学习、自监督学习和多模态学习,显著提高了3D重建的准确性和效率。
用于人形机器人学习的通用基础模型
NVIDIA Project GR00T是一种通用基础模型,可在仿真和真实世界中改变人形机器人的学习方式。通过在NVIDIA GPU加速模拟中进行训练,GR00T使得人形机器人能够从少量的人类演示中通过模仿学习和NVIDIA Isaac Lab进行强化学习,并可从视频数据生成机器人动作。GR00T模型接受多模态指令和过去的交互作为输入,并输出机器人需要执行的动作。
MNBVC是一个超大规模的中文语料集,对标chatGPT训练的40T数据
MNBVC(Massive Never-ending BT Vast Chinese corpus)是一个旨在为AI提供丰富中文语料的项目。它不仅包括主流文化内容,还涵盖了小众文化和网络用语。数据集包括新闻、作文、小说、书籍、杂志、论文、台词、帖子、wiki、古诗、歌词、商品介绍、笑话、糗事、聊天记录等多种形式的纯文本中文数据。
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