Sakana AI 与东京大学提出 SAIL：用测试时扩展提升 VLM 机器人轨迹生成可靠性
Sakana AI 与东京大学合作提出 SAIL（Scaling In-Context Imitation Learning），通过测试时扩展让 VLM 更可靠地生成机器人轨迹，该工作将在 IROS2026 展示。
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Sakana AI BlogAI 评分4646
Sakana AI BlogAI 评分3535 Sakana AI 获日本初创企业大奖2026总务大臣奖（信息通信领域）
Sakana AI 在「日本スタートアップ大賞2026」中获总务大臣奖（信息通信领域），表彰其受自然界进化与集合知启发的高效 AI 开发手法，以及在有限计算资源下实现高性能推理的架构。Sakana AI 表示其采用多个小型高效模型组合的路线，不依赖巨型基础设施，并已在指挥统制（C2）系统中应用 AI 技术。
Sakana AI BlogAI 评分5858 Sakana AI 宣布 Jürgen Schmidhuber 加入任首席科学顾问并参与 RSI Lab
Sakana AI 宣布 Jürgen Schmidhuber 出任首席科学顾问，同时保留现职，并将参与新设的 RSI Lab。他将协助公司开发 Agent-Native World Models，用于在行动发生前安全模拟物理后果，服务于日本制造业与机器人应用，并定期赴东京支持团队和日本 AI 生态。
Sakana AI BlogAI 评分5151 Sakana AI 宣布成立 Frontier Intelligence Group（FIG）探索下一代智能范式
Sakana AI 正式公布公司内部的 Frontier Intelligence Group（FIG），主张智能尚未被解决，即使当前范式可通过规模实现 AGI，也仍需探索数据与能耗效率更高的另类路径。
Sakana AI BlogAI 评分2222 Sakana AI 产品团队揭秘：如何把研究成果变成产品
Sakana AI 产品团队负责将研究团队的技术转化为产品并交付市场，团队由产品经理、工程师、设计师和销售等角色组成，成员国籍多元。团队主要现场办公，标准工作时间为 10:00–19:00，无固定核心时段，日常使用 Claude Code、Codex、Devin、Figma 等工具。产品团队 ARE 侧重通用性，与应用团队按客户需求定制的方式形成分工。
Sakana AI BlogAI 评分4949 Sakana Chat 更新：全量上线 Fugu Max 并新增记忆功能
Sakana AI 更新 Sakana Chat，将编排模型 Fugu Max 向所有用户开放，并新增可跨对话继承角色、项目与写作偏好的记忆功能。Fugu Max 聚合多种开源模型并按提示词路由，官方称性能可媲美前沿模型，用户在模型选择器中选中即可使用，无需额外设置。记忆功能同时支持 Namazu 与 Fugu Max，可在设置中查看或关闭，且仅对本次更新后的对话生效。
Sakana AI BlogAI 评分5757 Sakana Marlin 新增 Interactive Reading 与 PowerPoint 幻灯片导出功能
Sakana AI 为其研究智能体 Sakana Marlin 新增两项功能：Interactive Reading 支持以聊天方式就报告提问、跳转相关段落，并点击引用由 AI 打开源文件定位对应依据；PowerPoint 导出可生成可编辑幻灯片，修改文字、图形及表格图表的数据和格式，每页附来源 URL，并支持任意模板。
Sakana AI BlogAI 评分5050 Sakana AI 提出 PC-ALM：无需反向传播训练 1000 层网络
Sakana AI 提出 PC-ALM，一种仅靠局部动力学、无需反向传播即可训练 1000 层神经网络的局部学习替代方案。该方法将预测编码推广为使用增广拉格朗日，引入对偶神经元（拉格朗日乘子）参与层内动力学，使每层成为 PI 反馈控制系统以最小化局部预测误差。PC-ALM 能将信号传播到近乎任意深度，在标准预测编码难以学习的深层窄网络中尤其有效，并可能为神经形态硬件上的深度学习提供参考。
Sakana AI BlogAI 评分4040 英国王立協会特集号解读世界模型最前沿与 AI 未来，Sakana AI 的 David Ha 参与卷首文章
英国王立協会《Philosophical Transactions of the Royal Society A》发布特集号「World Models in Natural and Artificial Intelligence」，Sakana AI CEO 的 David Ha 作为卷首文章共著者参与。
Sakana AI Blog精选AI 评分6262 Sakana AI 发布 Fugu Max 与 Fugu Ultra v2 编排系统
Sakana AI 发布 Fugu Max 和 Fugu Ultra v2，用多智能体编排同时优化成本与性能。
推荐理由：原文给出具体基准成绩、定价对比和 API 升级方式，读者可据此评估编排架构在成本与性能上的实际位置。
Sakana AI BlogAI 评分4444 Sakana AI、SCSK 与住友商事达成全面业务合作，加速 AI 社会落地
Sakana AI、SCSK 与住友商事三家公司达成全面业务合作，结合 Sakana AI 的 AI 研发能力、SCSK 的 AI 集成与实施能力以及住友商事的事业开发与产业拓展能力，推动日本产业变革与社会课题解决。合作初期聚焦金融与制造业等关键领域的实际项目、网络安全新服务开发、企业级 AI 产品共同开发，以及社会基础设施领域的 AI 应用。
Sakana AI BlogAI 评分5252 Sakana AI 获日本防卫省综合分析 AI 功能调查与实证合同
Sakana AI 与日本防卫省签订合同，承接综合分析业务所需 AI 功能的调查与实证，将利用其 AI 智能体技术强化情报本部的综合分析业务。实证围绕信息收集效率化、分析能力提升、体系化信息管理三个角度展开。今年3月 Sakana AI 还从防卫装备厅防卫创新科学技术研究所承接了指挥控制（C2）系统高度化的基础技术研究。
Sakana AI BlogAI 评分4343 Sakana AI 将 Sakana Translate 翻译模型升级至新一代 Sakana Namazu
Sakana AI 将翻译服务 Sakana Translate 的翻译模型升级为新一代 Sakana Namazu，日英中双向翻译范围不变，译文自然度提升，仍免费开放。
Sakana AI BlogAI 评分4545 Sakana Chat 更新：新增编排模型 Sakana Fugu，Sakana Namazu 升级至新一代
Sakana AI 更新 Sakana Chat，新增性能对标前沿模型的编排模型 Sakana Fugu，并将 Sakana Namazu 升级至新一代，后者在日语响应质量和智能体执行能力上均超过旧版。Sakana Chat 同时支持在沙盒中执行 Python，生成结果可在右侧面板预览并下载，还支持图片及 PDF、Office 文档附件。
Sakana AI BlogAI 评分3131 Sakana AI 验证 Gemma 4 版 Sakana Fugu：指挥者模型可脱离 Qwen 底座
Sakana AI 用 Gemma 4 E2B（Apache 2.0）以相同训练方法训练 Sakana Fugu 的指挥者模型，验证其编排性能与成本削减效果与现有基于 Qwen 的指挥者模型相当。Sakana Fugu 由指挥者模型与可替换模型池两层组成，此前仅模型池实现模块化，此次证明指挥者模型同样可换底座。Sakana AI 计划进一步训练自研模型底座，按客户主权性要求提供国产模型版指挥者。
Sakana AI BlogAI 评分3434 Sakana AI 与 大和证券 启动财富管理 AI 本番开发阶段
Sakana AI 与 大和证券 于 2026 年 8 月 1 日启动财富管理领域的本番开发阶段，此前双方以市场信息收集与分析为主题的技术验证确认了其 AI 智能体技术的实用性。
Sakana AI BlogAI 评分4848 Sakana AI 推出日语特化 LLM API「Sakana Namazu」，基于 Kimi K2.6
Sakana AI 发布日语特化 LLM API「Sakana Namazu」，基于 Moonshot AI 开源模型 Kimi K2.6 并用自研数据微调，内置 Web 搜索与代码执行工具，兼容 OpenAI API，改写 base_url 即可接入。
Sakana AI BlogAI 评分4141 Sakana AI 产品负责人访谈：从日本出发，做全世界会用的产品
Sakana AI 自 2026 年 3 月起接连推出 Sakana Chat、Sakana Marlin、Sakana Fugu 和 Sakana Translate 四款产品，产品开发负责人 Sota Omura 在访谈中讲述了产品团队的由来与这一发布节奏背后的考量。
Sakana AI BlogAI 评分3636 Sakana AI 防卫情报团队在 DIVER OSINT CTF 2026 获第 5 名，使用 Fugu-ultra 1.1 构建 OSINT 智能体
Sakana AI 防卫与情报团队在 DIVER OSINT CTF 2026 中从 850 多支参赛队伍中夺得第 5 名，参赛方案由领域专家与工程师协作，基于 Fugu-ultra 1.1 构建 OSINT 分析智能体。该结果表明，将人类专业知识与 AI 智能体结合的方法在防卫与安全保障场景中同样有效。团队将基于竞赛所得经验进一步改进智能体，用于实际业务并助力日本防卫与情报工作。
Sakana AI BlogAI 评分4848 Sakana AI 与 NYU 用数十亿方块训练模型生成可玩的 Minecraft 世界
Sakana AI 联合纽约大学推出 Dream-Cubed，通过训练数十亿方块让大 Transformer 生成完全可玩、结构化的 Minecraft 世界。该模型支持连续与离散扩散两种训练目标，可实现定向修补、大规模外扩以及用户条件控制的无限尺寸世界生成，并具备细粒度方块级控制能力。
Sakana AI BlogAI 评分4646 Sakana AI 发布 Fugu-Ultra v1.1，并推出 Fugu 的 Claude Code 接口
Sakana AI 发布编排引擎 Fugu-Ultra v1.1，通过动态编排最新前沿模型，性能较 v1.0 最高提升 7.9 分，在 ProgramBench 和 Terminal Bench 2.1 上表现尤为突出，价格与 v1.0 持平。
Sakana AI BlogAI 评分4343 Sakana AI 提出 UnMaskFork：用模型切换为掩码扩散语言模型做推理时扩展
Sakana AI 在 ICML 2026 论文中提出 UnMaskFork（UMF），让多个掩码扩散语言模型（MDLM）协作完成同一个答案，通过"模型切换"而非提高温度来产生多样性，并用蒙特卡洛树搜索决定各模型负责的解码阶段。该方法无需额外训练或改动模型，在编码基准上持续优于现有推理时扩展方法，在数学任务上也随计算量增加稳步提升。
Sakana AI BlogAI 评分4747 Sakana AI 发布 Fugu-Cyber 编排模型，网络安全基准达 SOTA
Sakana AI 推出 Fugu-Cyber，一款以新 API endpoint 形式提供的多智能体编排模型，在 CyberGym 上成功率达 86.9%、CTI-REALM 上达 72.1%，性能对标 GPT-5.5-Cyber 和 Mythos-Preview 等网络安全前沿模型。