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PhD Japanese literature 早大文学博士 源氏古注専門 Research Scientist @SakanaAILabs Prev: @GoogleDeepMind Google Brain @rois_codh #miwoapp creator https://t.co/HRCcdxiBSM

Tokyo-to, Japan Katılım Ağustos 2017
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tkasasagi 🐻@tkasasagi·
I trained an LLM using a few thousand books from 17-19 centuries Japan. I named the model Karamaru. The model can chat in classical Japanese from the Edo period and also reflecting the world from that era. So I asked the model, Me: Do you know what cat memes are?? Karamaru: I am familiar with cat memes. They are a curious phenomenon that became popular in an era far beyond the world I am from.
Sakana AI@SakanaAILabs

江戸時代の古文風テキストで会話できるチャットボット「からまる」を公開 ブログ:sakana.ai/karamaru/ デモ:huggingface.co/spaces/SakanaA… Sakana AIが江戸時代のテキストで学習した「からまる」は現代日本語で質問すると、江戸時代の世界観と当時の古文風テキストで回答してくれます。 「からまる」は、独自に構築した江戸テキストデータセットを元に、一貫して江戸時代の世界観を反映したテキストで回答します。このデータセットは、数千点以上の江戸時代の書物などを元に構築したもので、人間が作成したデータに加えて、今までテキスト化されてこなかった1,000冊以上の書物にもAIくずし字OCRを適用し、新たなデータを作成しました。この膨大なデータをもとに、江戸の世界に関して「からまる」が何を記憶し、回答できるようになったか、ぜひデモで会話しながら確かめてください。 また、本モデルは、分野に特化した大規模言語モデルの一例として、数千万文字規模の継続学習でも十分に有用な成果が得られることを示しています。これは、他の分野での同様のニーズへの展開可能性を示唆しています。 現代の知識を持ちながら江戸時代の世界観で自然に応答することは、人間には非常に困難です。しかし「からまる」は、それを実現し、時代を超えて過去の文化を身近に体感できるため、研究や教育分野での幅広い活用が期待されます。

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hardmaru
hardmaru@hardmaru·
We recently worked with The Yomiuri Shimbun to analyze more than a million social media posts to map out state-sponsored information campaigns. #en" target="_blank" rel="nofollow noopener">sakana.ai/narrative-inte… Keyword searches are fragile for modern OSINT. To fix this, our team used an ensemble of different LLMs combined with our Novelty Search algorithm to extract underlying narratives purely from context. (e.g., The system successfully mapped posts demanding "a politician retract a statement" to the broader, hidden narrative of "Taiwan interference"). The system clusters these granular narratives hierarchically and generates testable hypotheses, citing specific evidence. Human journalists took the AI-generated hypotheses, interviewed real-world government sources, and verified the timeline of the coordinated campaign our system uncovered. Fascinating look at human-AI collaboration for intelligence analysis.
Sakana AI@SakanaAILabs

Sakana AIは、読売新聞社と共同でSNS空間での中国による対日批判を分析しました。独自に開発したAI技術を搭載する当社のシステムが、SNSの膨大なデータから文脈やニュアンスを深く読み取り、批判投稿とナラティブを抽出。その構造を可視化し、さらに実用的な仮説構築までを実行しました。 【記事】 読売新聞(1) yomiuri.co.jp/politics/20260… 読売新聞(2) yomiuri.co.jp/national/20260… 今回の分析に用いたSakana AIの独自AI技術には三つの特徴があります。第一に、投稿文の文脈、ニュアンスからナラティブを抽出することです。例えば「高市首相の誤った発言の撤回を要請」という投稿から「台湾問題への介入と内政干渉」というナラティブを抽出しましたが、これは「台湾」というキーワード検索では発見できないものです。 第二に、独自開発したノベルティー・サーチ技術です。3種類の異なる大規模言語モデル(LLM)が集合知的に推論を重ねてSNS上の重要情報を探索し、粒度の高いナラティブを抽出します。それをさらに抽象度の高いグループにまとめて階層的に可視化することで、情報空間の大きな流れを詳細に把握できます。 第三に、仮説構築です。抽出・分類されたナラティブから、AIが仮説を無数に生成します。判断過程や具体的なデータなどの根拠も示されるため、分析担当者はその内容を精査し、再度分析を指示するなどして、信頼性が高いと考えられる仮説を絞り込むことができます。 今回は、SNSの計110万件にのぼる膨大な投稿の分析から、複数の仮説が導き出されました。このうち、「高市首相の国会答弁後、中国が統一的な対日批判戦略を検討してから大規模な対日批判を開始した」という仮説について、読売新聞が日中双方の政府関係者らに取材し、専門家の意見も踏まえて検証・裏付けを行いました。 AIは人間には見出せないインサイトを発見し、人間はそれを見てAIと対話しながらさらなる分析や対策を検討する--今回の読売新聞社との共同研究はそうした新しい分析の実践の形を示したと考えています。 防衛・インテリジェンス領域においては、本調査で対象とした認知戦をはじめとして、「情報力」の果たす役割がかつてないほど大きくなっています。 Sakana AIはこうした背景も踏まえ、「金融」と並ぶ注力領域として「防衛・インテリジェンス」分野を位置付け、最先端のAI技術を実装する取組を進めています。日本発のAI開発企業として、引き続き防衛・インテリジェンス領域でのAI実装を本格化していきます。

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Rinna ♥︎ 猫りんな 😈🎀✨
I made a home made art viewing device for @ArtgumiDAO✨I named it ArtGumi Petite 🎀 With the small computer, natural zoom would take a lot of computing capacity. So I designed it that it divide the whole screen into smaller blocks then when user pinch certain area it zooms to full screen then we move around with fingers. Very invisible interaction design part no one knows 😂 But it’s more satisfying to use #raspberrypi #pimoroni #hardwaredesign
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Thariq
Thariq@trq212·
We just released Claude Code channels, which allows you to control your Claude Code session through select MCPs, starting with Telegram and Discord. Use this to message Claude Code directly from your phone.
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tkasasagi 🐻@tkasasagi·
1983年のNHK趣味講座の「たのしいマイコン」から
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YI
YI@y_imjk·
ALE-Agentにも言及していただいて嬉しい! 自らの試行錯誤を「ナレッジ」として蓄積させていくALE-Agentと同じ思想を、ベテラン社員の方々が持つ暗黙知を蓄積していくシステムという形で、実社会でもしっかり動くシステムを構築されています(すごい)
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Sakana AI@SakanaAILabs

銀行業務にAIエージェントを実装する sakana.ai/mufg-ai-lendin… 先日、Sakana AIと三菱UFJ銀行の「AI融資エキスパート」が、実案件での検証フェーズへと舵を切りました。プロジェクトの中心メンバー2名が、インタビュー形式でその技術的背景や取り組みの概要を語りました。

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Masato Ota
Masato Ota@ottamm_190·
Sakana AIに入社して精力的に取り組んでいた成果の舞台裏がインタビュー記事として公開されました! Sakana AIに興味ある方は是非読んでいただいて、プロジェクトのイメージを掴んでもらえると嬉しいです。 他にも多くの取り組みがあり、ワクワクするチャレンジングな環境になっていると思います!
Sakana AI@SakanaAILabs

銀行業務にAIエージェントを実装する sakana.ai/mufg-ai-lendin… 先日、Sakana AIと三菱UFJ銀行の「AI融資エキスパート」が、実案件での検証フェーズへと舵を切りました。プロジェクトの中心メンバー2名が、インタビュー形式でその技術的背景や取り組みの概要を語りました。

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Sakana AI
Sakana AI@SakanaAILabs·
銀行業務にAIエージェントを実装する sakana.ai/mufg-ai-lendin… 先日、Sakana AIと三菱UFJ銀行の「AI融資エキスパート」が、実案件での検証フェーズへと舵を切りました。プロジェクトの中心メンバー2名が、インタビュー形式でその技術的背景や取り組みの概要を語りました。
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hardmaru
hardmaru@hardmaru·
Building AI agents for real world banking workflows is incredibly difficult. It requires structuring the implicit knowledge of veteran bankers. We just published a behind the scenes look at how our Applied Team built the MUFG AI Lending Expert. They explain how we adapted concepts from our research on ALE Agent and The AI Scientist to handle complex enterprise workflows. Taking AI from the lab to a major bank is not just about better prompts. The team even used AI to process nearly 1,500 pieces of human feedback, creating a high speed improvement loop that allowed the system to scale and adapt rapidly. This interview is a great look at the engineering and product culture we are building at Sakana AI. If you want to see how we tackle hard engineering challenges and build systems for mission critical environments, I highly recommend giving it a read. Blog (Japanese): sakana.ai/mufg-ai-lendin…
Sakana AI@SakanaAILabs

銀行業務にAIエージェントを実装する sakana.ai/mufg-ai-lendin… 先日、Sakana AIと三菱UFJ銀行の「AI融資エキスパート」が、実案件での検証フェーズへと舵を切りました。プロジェクトの中心メンバー2名が、インタビュー形式でその技術的背景や取り組みの概要を語りました。

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Motoki Sato
Motoki Sato@aonotas·
防衛インテリジェンスチームで採用イベントをやります! ぜひ皆さんのご応募をお待ちしています。 防衛分野へのAI開発はここ2〜3年が勝負だと個人的に思ってます。 エキサイティングな仕事をしたい方の参加をお待ちしております。 またカジュアル面談もやっております🙆🙆
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Sakana AI
Sakana AI@SakanaAILabs·
Sakana AIの「防衛・インテリジェンス」領域に特化した採用説明会を開催します🐟 なぜ今、私たちがこの難題に挑むのか?その社会的意義と独自の技術的アプローチについて、最前線で取り組むプロジェクトマネージャーの佐藤から直接お話しします。終了後には懇親会も実施予定です。 🗓️ 4/15(水) 18:00〜 @虎ノ門 ご自身のスキルが防衛領域でどう活かせるか知りたい方や、まずはカジュアルに話を聞いてみたいという方も大歓迎です👇 connpass.com/event/387556/
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Takuya Akiba
Takuya Akiba@iwiwi·
先日発売した書籍「モデル オブ ザ マインド」を訳者の高柳さん(@_stakaya)より頂きました。計算神経科学や脳科学の有名な入門書の和訳で、書かれ方が読み物っぽく、今のNNやDLに繋がる歴史を学びたい人にも良さそうです! amzn.asia/d/0jjF0LDG
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技術評論社販売促進部@gihyo_hansoku

【新刊】2026年2月26日発売『モデル オブ ザ マインド〜脳を読み解く。物理学・工学・数学によるアプローチ』本体3,000円+税,Grace Lindsay 著,市川大祐,高柳慎一,牧山幸史 訳,脳の解明に挑んだ数々の研究者たちの功績をたどる一冊gihyo.jp/book/2026/978-…

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Sakana AI@SakanaAILabs·
Sakana AIのプロジェクトマネージャー佐藤元紀が、3/5(木)に開催された防衛装備庁 防衛イノベーション科学技術研究所 主催「“防衛×民生” エコシステム共創イベント〈エビノベ 大文化祭〉」内セッション「防衛省の研究開発へのスタートアップ、非防衛産業の参画の期待と課題」に登壇しました! 安全 保障をめぐる議論で「情報力」が重要な柱と位置付けられる中、Sakana AIは、「金融」と並ぶ注力領域として「防衛・インテリジェンス」分野を掲げています。今後も、本領域でのAI社会実装に取り組んでいきます。
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Motoki Sato
Motoki Sato@aonotas·
先日、防衛装備庁様のイベントで登壇させて頂きました。 スタートアップの立場を代表してどのようにAIスタートアップが防衛分野でイノベーションを起こしていくか?について議論させて頂きました。 今後も、防衛領域でのAI社会実装に取り組んでいきます 💪 現在、一緒に働くメンバーを絶賛募集中です🔥 ・Applied Research Engineer ・Software Engineer ・Project Manager カジュアル面談の応募フォームはこちら: docs.google.com/forms/d/e/1FAI…
Sakana AI@SakanaAILabs

Sakana AIのプロジェクトマネージャー佐藤元紀が、3/5(木)に開催された防衛装備庁 防衛イノベーション科学技術研究所 主催「“防衛×民生” エコシステム共創イベント〈エビノベ 大文化祭〉」内セッション「防衛省の研究開発へのスタートアップ、非防衛産業の参画の期待と課題」に登壇しました! 安全 保障をめぐる議論で「情報力」が重要な柱と位置付けられる中、Sakana AIは、「金融」と並ぶ注力領域として「防衛・インテリジェンス」分野を掲げています。今後も、本領域でのAI社会実装に取り組んでいきます。

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Sakana AI
Sakana AI@SakanaAILabs·
【Machine Learning Street Talk 出演のお知らせ】 Sakana AIのResearch Scientistである @RobertTLange が、機械学習分野の有名ポッドキャスト @MLStreetTalk に出演いたしました。 🎥動画本編:youtu.be/EInEmGaMRLc 進化的アルゴリズムとLLMを組み合わせたオープンソースのプログラム最適化 フレームワーク「ShinkaEvolve」やAI Scientistの現在地について、ホストのTimさんと語り合いました。 [ハイライト] 1.LLM駆動の進化的探索が実用段階に ポッドキャストでは、ShinkaEvolveの原理について詳しく解説しました。複数のフロンティアモデルをバンディットアルゴリズムで動的に選択し、3種の変異を使い分けます。これにより、ShinkaEvolveは円充填(circle packing)問題で150回未満のLLM呼び出しで最先端の解に到達しました。また、競技プログラミングの問題からなるALE-Benchでも高スコアに。こうした達成を背景に、Robertは「私たちは今、進化的LLMシステムが革新的な科学的発見をもたらせる変曲点にいる」と語っています。 2.「Problem Problem」― 次に超えるべき壁 一方でRobertは、次の課題についても言及しました。現在の手法は問題が所与であることを前提としていますが、人間の科学的営みでは問題そのものの再定義が発見の核心にあります。Robertはこれを「the problem problem」と呼び、問題と解の共進化を次のステップとして見据えています。 3.AIエージェント時代の研究者のあり方 Robertは、コーディングアシスタントへの依存について「薬物に頼っている気がすることもある」と率直に語る一方で、理想の未来像も明確に描いています。日中はシステムと協働し、夜間はシステムが自律的に実験を走らせ、朝に結果を確認する「マルチスレッド研究」。研究者は実行者ではなく操舵者になる。「実行はAIに任せ、分析は自分でやる」。AIは人間に取って代わるのではなく、人間に一日の長がある思考の潜在的な次元(latent dimension)を増幅してくれる存在としてAIがあるというのが彼の見立てです。 機械学習研究の多くの部分がAI支援のもとですでに行われており、ますます研究は「with AI」から「by AI」へ、そして研究エージェントの「人間による高次のオーケストレーション」へと移行しつつあります。 内容にご関心がある方は、ぜひ動画をご覧ください。Sakana AIは、この大変革の時代を先導する一員として、研究に引き続き取り組んでいきます。
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Sakana AI@SakanaAILabs

“When AI Discovers the Next Transformer” Robert Lange (Sakana AI) joins Tim Scarfe (@MLStreetTalk) to discuss Shinka Evolve, a framework that combines LLMs with evolutionary algorithms to do open-ended program search. Full Video: youtu.be/EInEmGaMRLc

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Machine Learning Street Talk
Machine Learning Street Talk@MLStreetTalk·
Robert Lange @RobertTLange from @SakanaAILabs on ShinkaEvolve -- an open-source framework combining LLMs with evolutionary algorithms for scientific discovery, with insane sample efficiency. His thesis that current systems optimise solutions to fixed problems. Going forwards -- real scientific discovery requires co-evolving the actual problems. By the way - NVIDIA GTC is coming and will showcase breakthroughs in physical AI, AI factories, agentic AI, and inference. Register for virtual GTC for free using my link: nvda.ws/4qQ0LMg and enter raffle to win a DGX Spark 😈
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Arata Jingu
Arata Jingu@artjng·
Happy to share that my PhD paper "Scene2Hap: Generating Scene-Wide Haptics for VR from Scene Context with Multimodal LLMs" has received a Best Paper Award (top < 1%) out of 6,730 submissions at ACM CHI (@acm_chi), the most prestigious conference in the human-computer interaction field🙌 Scene2Hap is an LLM-centered system that automatically designs object-level vibrotactile feedback for entire VR scenes based on objects' semantic attributes (e.g., whether and how the object vibrates) and physical context (e.g., the object's density, spatial relationships). It then renders real-time haptic feedback across the scene, calculating vibration propagation based on LLM-inferred material properties. To the best of our knowledge, this is the first paper to address the problem itself: "designing haptic characteristics of a whole VR scene with one click." Thanks a lot to my co-first-author @EasaAliAbbasi, Sara Safaee, @FKeeL1, and my advisor Jürgen Steimle!
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Arata Jingu
Arata Jingu@artjng·
HCI分野のトップ国際会議CHIで、自分の博士課程の研究がBest Paper Award(全6,730投稿のうち上位1%)を受賞しました!🎉 一言でいうと「VR空間全体の触覚デザインをワンクリックで完了させるAIシステム」です。 Multimodal LLMにVR空間内の各物体の性質(用途、材質など)を推論させ、その情報と空間配置を元に振動伝播を物理計算してリアルタイムに出力します。 従来必要だった物体ごとの逐一デザインから外れ、「空間の規模に関わらず、コマンド一発でVR空間全体の触覚をデザインする」という問題設定自体に初めて着手しました。 動画と詳細はぜひ引用元をご覧ください!👇
Arata Jingu@artjng

Happy to share that my PhD paper "Scene2Hap: Generating Scene-Wide Haptics for VR from Scene Context with Multimodal LLMs" has received a Best Paper Award (top < 1%) out of 6,730 submissions at ACM CHI (@acm_chi), the most prestigious conference in the human-computer interaction field🙌 Scene2Hap is an LLM-centered system that automatically designs object-level vibrotactile feedback for entire VR scenes based on objects' semantic attributes (e.g., whether and how the object vibrates) and physical context (e.g., the object's density, spatial relationships). It then renders real-time haptic feedback across the scene, calculating vibration propagation based on LLM-inferred material properties. To the best of our knowledge, this is the first paper to address the problem itself: "designing haptic characteristics of a whole VR scene with one click." Thanks a lot to my co-first-author @EasaAliAbbasi, Sara Safaee, @FKeeL1, and my advisor Jürgen Steimle!

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