Sakana AI (Tokyo) dévoile son Recursive Self-Improvement Lab, infrastructure permettant aux modèles de générer leur propre code d'entraînement et leurs datasets synthétiques. Financé à hauteur de 180 millions de dollars (Khosla Ventures, Lux Capital), le lab cible une réduction de 40-60 % des coûts de R&D en automatisant les cycles d'itération modèle. Implication : si le RSI tient ses promesses, Sakana pourrait entraîner des modèles compétitifs pour 15-20 millions au lieu de 50-80 millions (benchmark GPT-4 class), repositionnant le Japon dans la course IA.
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