El laboratorio japonés Sakana AI presentó Evolutionary Model Merge, un revolucionario paradigma de ingeniería de inteligencia artificial que automatiza la combinación de múltiples modelos fundacionales de código abierto utilizando algoritmos evolutivos inspirados en la selección natural. En lugar de depender de billones de tokens y millones de dólares en cómputo de pre-entrenamiento, el enfoque de Sakana AI optimiza composiciones complejas tanto en el espacio de pesos sinápticos (weight space) como en el espacio de capas secuenciales (data flow space). Como demostración empírica, el laboratorio generó EvoLLM-JP (un modelo de lenguaje bilingüe con razonamiento matemático superior) y EvoVLM-JP (un modelo de visión y lenguaje japonés de alto rendimiento), combinando arquitecturas dispares que jamás fueron diseñadas para operar conjuntamente y superando con creces a modelos tradicionales entrenados desde cero.
Capítulo 01
La noticia en una frase
Sakana AI presenta Evolutionary Model Merge, un método que combina automáticamente modelos de lenguaje y visión mediante algoritmos evolutivos sin reentrenamiento costoso.
La técnica descubre combinaciones contraintuitivas en los pesos y en el flujo de capas entre modelos heterogéneos, transfiriendo capacidades avanzadas de razonamiento sin degradar el rendimiento básico.
Capítulo 02
