向大自然的进化机制学习，构建适应性更强、更高效的 AI 系统
TL;DR · 30 秒读完
Sakana AI 是前 Google Brain 研究总监 David Ha 与「Attention is All You Need」共同作者 Llion Jones 2023 年在东京创立的进化算法实验室，用进化机制而非单纯 scaling 寻找差异化路线，两年多时间融资 $379M、估值升至 $2.65B。
反共识洞察：Sakana 真正的护城河未必是进化算法本身——东京选址带来的「非美非中」AI 主权旗帜地位，可能比任何一篇论文都更具地缘战略价值。
前 Google Brain 研究总监 → 前 Stability AI 研究总监。「自然智能」AI 范式的代表性倡导者，进化算法与元学习专家。Weight Agnostic Neural Networks（无需固定权重的神经网络）提出者（2019），长期探索神经网络与进化生物学的交叉地带。在 Stability AI 任期内目睹了大规模扩展模型的局限，转而相信进化机制能提供更高效的路径。
「Attention is All You Need」8 位共同作者之一——这篇 2017 年论文是现代大语言模型的基石。尽管拥有这一历史性署名，在 Google 内部始终未能获得与声誉相匹配的角色和资源。选择离开并联合创办 Sakana，是一个关于大公司如何对待创新者的典型故事，也是 Sakana 最有力的品牌信用背书之一。
用进化算法（CMA-ES）自动发现如何合并多个现有模型的参数，创建出比任何单个来源模型更强的新模型。无需梯度，无需大量训练数据，无需 GPU 集群——在 CPU 上即可运行。
核心发现：7B 参数合并模型在多个基准上超过 70B 参数模型——以不到十分之一的参数量实现更高性能。
HuggingFace 发布后模型下载量创纪录，引发全球「模型合并热」——这是 2024 年最具传播力的开源 AI 成果之一
可以自主提出实验假设、设计实验、运行代码、分析结果、撰写完整论文。系统包含完整的研究闭环：构想 → 实验 → 分析 → 写作 → 自评审。
论文提交 ICLR Workshop 后通过同行评审。随后主动撤稿——不是因为论文有误，而是为了保持透明度，避免 AI 生成内容被误认为人类研究成果。
通过了同行评审，又主动撤稿——这个行为本身比论文结果更有意义
在 AI Scientist 基础上引入改进的评审流程，发表质量显著提升。框架新增 reviewer 和 editor 两类智能体角色，形成更完整的科学同行评议模拟——既能生产研究，也能批判性评估研究。
目标不只是「AI 写论文」，而是构建一个能够自我迭代改进的科学研究系统，让 AI 在有质量控制的环境下推进科学边界。
用于同时优化 AI 模型的多个性能指标——准确率、推理速度、内存占用可以在同一框架下统一优化，无需手动权衡取舍。
核心优势：无梯度优化，可应用于任何黑盒 AI 系统，不依赖模型内部结构或可微分假设。
Shinka（進化）= 日语「进化」——命名本身体现了 Sakana 将日本文化嵌入技术叙事的品牌策略
Sakura：日语优化的基础模型系列，开源，面向日本 AI 主权需求。合作伙伴包括东京大学、NTT。在日本国内树立了技术话语权。
基础研究方向持续延伸自 David Ha 的历史工作：Weight Agnostic Neural Networks（无需训练权重的神经网络，2019 NeurIPS）；自修改神经网络（Self-Modifying Networks）——让网络在推理过程中自我调整结构。
Sakura 的开源策略为 Sakana 在日本学术与产业界建立了信任基础，这是商业化落地的前置条件
「AI Scientist 通过同行评审后主动撤稿——不是因为论文有误，而是为了保持透明度。这种诚实态度在 AI 领域极为罕见，也许正是进化算法研究者最重要的品格。」
Evolutionary Model Merge 的爆红说明学术界等待多年的「梯度之外还有什么」开始有了实用答案。进化算法并不新——新的是它在 2024 年与大规模预训练模型的结合点被找到了。Sakana 是最早将这个洞见商业化的团队，时机窗口把握得极为精准。
AI Scientist 是当前 AI 最重要的哲学实验之一——不管技术是否已经成熟，「AI 能否自主推进科学」这个问题的公开实验让全球研究者重新思考科学本身的边界。主动撤稿而非默许发表的诚实态度是一种罕见的学术品格，在 AI 公司中尤为可贵。
「Attention is All You Need」的共同作者在 Google 内部的处境，与他在 Sakana 的角色对比，本身就是一个关于大公司如何对待创新者的故事。Llion Jones 的加入不只是信用背书，更是一种叙事：真正有价值的研究者，未必在最大的机构里能发挥最大的作用。
$2.65B 估值说明这已经不再是小型前沿团队。Sakana 成功地将边缘技术路线变成了一条有商业规模的道路——这是 NeoLab 系列中最理想的「结局」之一：从概念验证到产业级别的估值跨越，同时没有丢失最初的研究初心。
Sakana AI 证明了一件事：在 scaling 叙事主导一切的时代，依然存在通过算法创新建立差异化的空间。进化算法不是 scaling 的替代，而是补充——它在 scaling 到不了的地方（模型合并、架构搜索、科学自动化）创造价值。东京选址让 Sakana 在硅谷之外建立了一个高密度研究据点，亚洲 AI 主权叙事的旗帜地位可能比任何单个论文都更有战略价值。
规模约 50 人+，融资 $379M，估值 $2.65B——体量超过 NeoLab 主系列定义范畴，但技术路线具有独特价值。「进化 AI 的商业化第一站」的历史地位需要被记录：这是一条从学术边缘走向产业主流的完整路径，值得作为参考系保存在宇宙档案中。
这是 NeoLab 宇宙档案的一部分——记录在 AI 浪潮中短暂闪光的团队。