Sakana

Sakana AI 是一家聚焦递归自我改进 AI（Recursive Self-Improvement, RSI）的研究机构，其核心理念是通过 AI 自身改进 AI 开发流程，以突破传统算力军备竞赛的局限。近期，Sakana AI 宣布成立 RSI Lab，正式启动“让 AI 制造 AI”的专项研究计划，旨在探索模型自我改进的闭环机制。同时，公司也积极活跃于学术社区，将在 ICML 2026 首尔大会期间举办晚餐交流会，并与业界分享其在模块化训练框架方面的最新进展——如 DiffusionBlocks 方案，通过将残差网络拆解为独立可训练的去噪模块，提升训练效率。当前焦点在于 RSI 概念能否真正落地：一方面，其从设计理念上试图降低对大规模算力的依赖，为中小团队提供新路径；另一方面，递归自我改进的收敛性和可控性仍是挑战。未来值得观察 Sakana AI 是否有具体模型或基准测试成果，以及与主流大模型路线（如 Transformer+大规模预训练）的竞争或互补关系。