Kosuke Nakago

Applied Research Engineer @SakanaAILabs ← PFN ← Sony
Interests: Agentic Foundation Models(Ex. Deep Research)/Physical AI/Matlantis/Trading
Kaggle 2x Grandmaster

[Kosuke Nakago @corochann]

Rist Meetup 2024「Kaggleは業務の役にたつ」にて発表予定の資料共有します。

"Competitionsだけじゃない！Kaggle Notebooks Grandmasterのすすめ"

https://t.co/dBkSXBEwuz
#rist_meetup

[Kosuke Nakago @corochann]

開発者によるSakana Marlinのプロモビデオですっ!!

[Sakana AI @SakanaAILabs]

数週間分の戦略リサーチを、数時間で。

あなたのVirtual CSOとして働く、Sakana Marlin。

最初のテーマを渡してみる：
https://t.co/Ft1GNd4JVB 🐟

[Kosuke Nakago @corochann]

Sakan Fugu release was really successful and we need to expand our capability quickly.
If you are interested to build unique collective intelligence product to go global market, please check and apply!

[Sakana AI @SakanaAILabs]

We’re Hiring: Software Engineer (R&D, Infrastructure and Platform Reliability) 🐟

https://t.co/WqsayV24hg

Sakana Fugu, our Multi-Agent System as a Model, launched publicly last month and is growing fast. We’re hiring an engineer to keep Fugu fast, dependable, and cost-efficient at scale.

・GKE, Vertex AI & Terraform on GCP
・AWS services equivalent to GCP services are also appreciated
・Monitoring, incident response & on-call
・High autonomy, working closely with R&D and Product

Based in Tokyo. If this sounds like you, we’d love to hear from you 🚀

[Kosuke Nakago @corochann]

Lilianさんの有名なLil'Log、いつも研究トレンドが線としてまとまって紹介されていて勉強になって読んでいます。
今回はHarness Engineeringがどんどん人手ではなくsystem的な仕組みで改善を進める方向で研究がすすんでいるということが取り上げられています。

[Sakana AI @SakanaAILabs]

Harness EngineeringからRSIへ

AI自身がAIをつくり、改善していく──再帰的自己改善（RSI）はどのように実現するのでしょうか。この問いに対して、Thinking Machines Lab 共同創業者の Lilian Weng 氏（@lilianweng）が、モデルを取り巻く実行系＝「ハーネス」の設計こそが現実的な出発点だと論じる ブログ記事を公開しました。RSI周辺の研究が非常によく整理されており、この領域の見取り図として大変おすすめです。

https://t.co/oWE1yn8dWq

Sakana AIからも、以下の研究が事例として取り上げられています。

・The AI Scientist (Nature 2026): 研究アイデアの提案から実験、論文執筆、査読までを自律的に行うパイプライン
・ShinkaEvolve: サンプル効率を大きく高める仕組みを導入した、LLMによるプログラム進化フレームワーク
・Darwin Gödel Machine: エージェント自身がハーネスコードを書き換え、自己改善していくコーディングエージェント

Weng氏は、モデルの重みを直接書き換える形のRSIではなく、まずはハーネスの設計と最適化を突き詰めていくことが実現への近道だと見立てています。同時に、評価の困難さ、多様性の崩壊、報酬ハッキングなど、自己改善ループが構造的に抱える課題も指摘されています。

RSIへの道のりが果たしてこのように進んでいるのかは、まだ誰にもわかりません。Sakana AI のRSI Labも、このエキサイティングな領域の探究を、引き続き進めていきます。

References

・The AI Scientist (Nature 2026)： https://t.co/nNfpSV4Gga
・ShinkaEvolve： https://t.co/zoZlH8jl7E
・Darwin Gödel Machine： https://t.co/EyVpNbfuqg

[Kosuke Nakago @corochann]

Claude CodeやCodexなどで有名なCoding AgentのOSS版OpenCodeでFuguがデフォルトサポートされたようです！
Agent HarnessまわりもOSSエコシステムが出来上がっていて開発者はかなり自由度高くいろんな環境を組めるようになってきている気がします
https://t.co/Em3oEvvErK

[Sakana AI @SakanaAILabs]

Fugu is now available on OpenCode! ✨

When our team was developing Fugu’s multi-agent orchestration, OpenCode was our tool of choice to verify our models.

We share a core philosophy with the OpenCode team: the future of coding agents should be an open, collective ecosystem.

[Sakana AI @SakanaAILabs]

Sakana Fugu Technical Report

https://t.co/BRGepSmyI5 🐡

[Kosuke Nakago @corochann]

Elon Muskの個人資産のピークが$1.45T らしいのだけど、どれだけ異次元なのか東証上場企業の時価総額と比較してみた。

なんと東証グロースと東証スタンダードを合計してもElon資産の20%程度にしかならず、東証上場企業3705社のうち90%以上を買えてしまうくらいの桁感らしい。。
もう個人というより先進国とかの単位になっています。

[Kosuke Nakago @corochann]

Productのスケールを牽引するSales, Marketing Positionの募集です！
すごいスピードでProduct実装が進んでいるのですが、そのリーチ・継続的な発信が全く間に合っていません
さまざまな日本企業・グローバル企業からのコンタクトも増えてきているなかでのGTM戦略立案に興味ある方お待ちしていますっ

[Sakana AI @SakanaAILabs]

【採用情報】プロダクトチームのセールス、マーケティングのポジションをオープンしました🐟️

Product Sales & Account Executive：国内外のエンタープライズ顧客を開拓し、プロダクト収益を牽引するポジションです
https://t.co/8VzHB7sl30

Product Marketing & Growth：GTMの基盤をゼロから構築し 、プロダクトの価値を市場へ届けるポジションです
https://t.co/Syklmr29Jk

Sakana Chat🐟・Marlin🐬・Fugu🐡のさらなる発展を支えるため、プロダクトチームのセールス、マーケティング体制を強化します。
いずれも日本でのセールス・マーケティングチームの立ち上げに関わる、最初の専任メンバーとなります。B2B SaaSや技術的なAIプロダクトでの経験をお持ちの方、ぜひご応募ください🚀

[Kosuke Nakago @corochann]

Vercel, OpenRouterと次々にSakana FuguのDeploy partnership ecosystemが築かれているようで、SpeedyにGlobal展開が進んでいるようですっ 🚀

[hardmaru @hardmaru]

Excited to partner with @OpenRouter ⚡

Products like OpenRouter Fusion and Sakana Fugu have sparked a serious conversation about dependency and resilience in AI.

I believe this is just the start of a great architectural shift to come in AI development.

[Kosuke Nakago @corochann]

Sakana Fugu, Sakana Marlin, Sakana chatと続々Productも立ち上がってきてResearchだけでなく、安定してScaleするインフラ基盤の構築や、推論基盤の運用などのソフトウェアエンジニアリングが必要になってきています。

日本からスケールするプロダクト開発に関わってみたい方ぜひCheckしてみてくださいっ↓

https://t.co/37ZWb9KfKn

[Kosuke Nakago @corochann]

@ringo Orchestration layerという意味では似ているのですが、TRINITY, CONDUCTORといった独自技術を使用しておりOrchestrationの仕方自体を強化学習などで学んでいます。より柔軟なワークフロー構築ができるため性能面でもメリットがありますっ。

https://t.co/039woHygSj

[Kosuke Nakago @corochann]

@tamago_vslotter ぜひ、こちらからっ
https://t.co/039woHygSj

[Kosuke Nakago @corochann]

とうとうFuguがリリースされました！

世界最先端のモデル群をOrchestrationすることで、FableなしでもFableに迫る・越す性能を発揮します。
最先端AIのどれを使うか自分で迷うことなくタスクごとに最適なLLM、最適なWorkflowをFuguが毎回動的に構築しタスクをこなしてくれます。

実際にタスクをこなすのはFrontier modelなので、研究のトレンドの最先端で注目されているLong horizonなSWEタスクなどももちろんスコープ内です。
Qualitative resultsにも面白い事例がたくさん乗っています〜
是非お試しくださいっ

[Sakana AI @SakanaAILabs]

Introducing Sakana Fugu: A full multi-agent orchestration system accessible via a single model API.

Our ‘Fugu Ultra’ model matches the performance of Fable and Mythos, delivering frontier capability without the risk of export controls.

Try it: https://t.co/hhO6qTawgb 🐡

[Kosuke Nakago @corochann]

はい。Fugu自体はオーケストレーション特化のモデルなのですが、背後でFrontier modelを呼ぶことで任意のタスクを達成します。
Interface自体は今までのFrontier modelを呼ぶのと同じ形式なのでCodexなどにもFuguモデルを指定するという形で指定することができ、タスクによってこれまでよりもよいPerformanceがでることが期待されます

[Kosuke Nakago @corochann]

CEOによるCollective intelligence実現への熱いメッセージはこちらっ↓

[hardmaru @hardmaru]

Human intelligence is fundamentally a collective intelligence. We solve complex problems by participating in a vast cultural network that builds upon ideas across generations.

I believe the strongest AI systems will become a collective intelligence, too.

Since we started Sakana AI, our core conviction has been that the most powerful AI systems will be collaborative ecosystems, not isolated monoliths. Evolution innovates under constraints, and the future belongs to systems that explicitly learn how to coordinate collective intelligence.

Today, we are taking a major step toward that future with the launch of Sakana Fugu.

Fugu dynamically orchestrates the world’s best models to tackle complex tasks. We are proving that a well-orchestrated pool of swappable agents can match restricted frontier models like Fable and Mythos.

But Fugu is about more than just performance. I believe that Orchestration Models are the next frontier, beyond bigger models.

Relying on a single company’s model for national infrastructure is a massive risk. As recent export controls have shown, access to top models can disappear overnight.

Collective intelligence is the practical hedge against this concentration of power. Fugu simply routes around vendor restrictions by relying on an entirely swappable agent pool.

I am incredibly proud of our Tokyo team for shipping this. By orchestrating the world’s models, we are delivering the resilient blueprint required for AI sovereignty.

Read our full vision and results here:
https://t.co/EONDdWx5Ld 🐡

[Kosuke Nakago @corochann]

Sakanaから初の商用Product "Marlin"のリリースです！

8時間かけて調査するUltra Deep Researchで、調査機関が数週間かけて行ってきたような市場調査などを実行させることができます。

"届くのは要約ではなく、戦略の選択肢" というポイントも書かれているのですが、ただ網羅的にWeb pageの情報をカバーして列挙するのではなく、そこから見えてくるトレンド・示唆を取り出してストーリーのつながったレポートとして出してくれるのが特徴です。

自分も使ってみたのですが、スライドとしてまとめて出力されるので多くの情報量を得たいような場合もスッと読みやすいです。

Product pageでは出力サンプルも公開されています！
ぜひお試しください〜！

[Sakana AI @SakanaAILabs]

「Sakana Marlin（サカナ・マーリン）」は、数時間に及ぶ長期の自律推論を特徴としたビジネス向けの自律型リサーチアシスタントです。

調査テーマを指示するだけで、最大約8時間にわたって自律的にリサーチを進め、構造化されたサマリースライドと数十ページの調査レポートを生成します。

CSO（Chief Strategy Officer）が数人のチームと数週間かけて行うような戦略調査を、AIが担うことを目指して設計しました。ユーザーが行うのは、最初のテーマ設定だけです。あとは Sakana Marlinが仮説の立案・情報収集・検証を自律的に繰り返しながら、膨大な情報の中から論点を掘り下げていきます。

その土台にあるのは、Sakana AIがこれまで研究してきた長期推論や、複数のモデルを協調させて推論能力を高めるAB-MCTSといった技術です。同時に Sakana Marlinは、机上の研究だけでなく、国内の各産業でAIエージェントを実装してきた事業開発の現場から生まれたプロダクトでもあります。研究と実務の両方で培ってきたものが、ひとつのプロダクトになりました。

セルフサーブで即日ご利用いただけます。月額無料のPay per useから、Pro・Team・Enterpriseまでのプランをご用意しています。

Sakana Marlinを皮切りに、Sakana AIは今後も、様々なプロダクトをリリースしていきます。

詳細はこちら：https://t.co/ZWsYW91LGu

[Kosuke Nakago @corochann]

[後編]
スタートアップの資金調達に関しては、アメリカのVCファンドの資金源が年金基金から供給されているのは知らず勉強になりました。
今後は資金調達や本拠地においても日本とグローバルの境界をなくしていこうというグローカルの考えは、まさに自社も言及されてましたがそういう動きが増えてくると良いなと思いました。

[Kosuke Nakago @corochann]

日本がPhysical AI分野をどの用に戦っていくべきかをまとめた記事が期間限定で無料公開されてます。

- 研究者が技術トレンドまとめのSurvey paperのような位置づけで読む
- 将来Physical AI導入を検討するユーザーの立場の方が現在の技術の到達ポイントを理想と現実でどの間にいるか理解する
- マクロな政策・金融施策を考える方が、長期的な日本のスタートアップエコシステムがどうあるべきかを考える
どの観点も深く掘り下げてあっておすすめです！

技術トレンドとしては、GeneralistがGEN-1でWearable型のデータ収集装置UMIを用いてデータ収集をスケールさせた成功から、日本のAIRoAなどでもYUBIなどでの大規模データ収集が始まっていそうで今後かなりいろんなタスクができるようになってきそうで楽しみです。
ただ記事中で触れられていたBitter lessonを踏まえて「ChatGPT moment」が達成されるのは更にその先のスケールの使える動画全部使って物理法則の常識などを事前に学ぶなども必要かもしれず、「ホームラン」狙いでそういうところの研究が日本で動いているのか気になりました。

[Tomonori SHINDOH / 進藤 智則 @tshindoh]

フィジカルAIについては「米中が先行する中、日本は本当に大丈夫なのか」「現場データが日本の勝ち筋になるはずだ」「人手不足の打開策になる」など日本国内で様々な議論がなされてきましたが、一方で議論が紛糾し混乱しているようにも見受けられます。一部違和感のある言説も出てくるようになりました。そこでフィジカルAIについて俯瞰的な観点でまとめた総力特集「フィジカルAI 日本の処方箋」を日経Robotics 7月号で執筆・掲載しました。なぜフィジカルAIを巡る議論は混乱しやすいのか、日本としての打ち手はどうあるべきか、そもそもフィジカルAIとは何なのか、など多様なステークホルダーに取材し記事としてまとめました。ぜひご高覧いただければ幸いです。日経Roboticsとしては珍しく、なんと期間限定で全文を無償でご覧いただけます！
https://t.co/CCSyZQV2hu
日経Roboticsでは普段はWebでの全文公開は定期購読者様向けなのですが、今回は普段の技術解説記事というよりも、より広い層の方々を想定して執筆したため、フリーで公開しております。前編と後編の2本建て、紙版では40ページの特集となっておりやや長いのですが、期間限定公開ですので皆様、ぜひシェアいただければ幸いです。

[Kosuke Nakago @corochann]

いつも身近に見ているベンチマークで結構有意なJumpがあるのは要チェックですね

[YI @y_imjk]

Claude Fable 5 shows impressive performance on ALE-Bench!
A significant jump over Claude Opus 4.8, and it's now at the frontier.
This is the first time an Anthropic model has topped this benchmark.
https://t.co/espu4KdEXY

[hardmaru @hardmaru]

Member of Technical Staff (RSI Lab)

https://t.co/ptU2Xh4aO1

If you are a visionary builder ready to move to Tokyo and engineer the engine of recursive discovery, we invite you to apply.

[Kosuke Nakago @corochann]

RSI Labたち上げのアナウンスです！

ChatGPTモーメントから次なる革新を研究する面白い取り組みになると思います。
できることの幅が広がってきている分、安全設計も必要な分野です。
どんな成果が生まれてくるかワクワク。

[Sakana AI @SakanaAILabs]

Building AI that Builds AI: Introducing the Sakana AI RSI Lab 🚀

https://t.co/AskX3J5oEJ

Today, we are announcing the Sakana AI Recursive Self-Improvement (RSI) Lab: a dedicated research group in Tokyo tasked with redesigning the AI development process itself using AI.

While the industry increasingly speculates about the theoretical potential of self-improving AI, we’ve spent the last two years actively laying the foundations to make it a reality:

▪ LLM²: AI models automating research to invent better preference optimization algorithms.
▪ Darwin Gödel Machine: Agents autonomously rewriting their own codebase to double software-engineering performance.
▪ ShinkaEvolve: Hyper-sample-efficient program evolution that builds novel loss functions for MoE models.
▪ ALE-Agent: Reinforcement agents outperforming hundreds of human experts via self-learning.
▪ Digital Red Queen: Open-ended adversarial coevolution laying the groundwork for RSI in cybersecurity.
▪ The AI Scientist: Towards end-to-end automation of AI research, recently published in Nature.

Now, we are unifying these breakthroughs. The Sakana AI RSI Lab is officially tasked with building open-ended, adaptive architectures that collectively self-improve.

Human intelligence did not emerge from limitless resources; it was forged through the open-ended, compounding process of evolution operating under strict constraints. We are applying this exact principle to AI.

We believe recursive self-improvement is achievable on modest, sample-efficient compute. It shouldn’t be a winner-take-all asset locked inside hyperscale clusters, but a democratized public good.

We’re scaling our team to execute this mission. We are looking for frontier scientists and engineers who are entirely unsatisfied with the brute-force status quo. If you are ready to break away from standard benchmarking and build the self-improving future in Japan, come build with us.