ENGINEERING & ARCHITECTURE PORTFOLIO · Sakana AI (サカナAI)

Péter József Lódri

AI Systems & Multi-GPU Infrastructure Engineer (Low-Bit Inference & Agentic Swarms) — Nature-inspired collective intelligence meets 1.58-bit ternary hardware efficiency.

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01

Selected Architecture & Engineering Works for Sakana AI (サカナAI)

02

Why Sakana AI (サカナAI) (Minato-ku, Tokyo (港区・虎ノ門 / 赤坂))

Sakana AI proves that nature-inspired collective intelligence — evolutionary model merging, The AI Scientist, and composable swarms of efficient specialists — beats brute-force monolithic scaling. My work in 1.58-bit ternary quantization (MLX-QUANT, pureQTern), context compression routing (Headroom PR #1418), and autonomous agent harnesses (Osaurus, AgentField) is built on the exact same conviction: when you compress foundation weights by 12.80× into {-1, 0, +1} and orchestrate them as verifiable swarms, a single workstation or compact GPU cluster becomes an evolutionary laboratory.

Sakana AIが推進する「自然界の群知能に学ぶ進化的モデル統合」と「自律型AIサイエンティスト」は、巨大単一モデルの力任せなスケーリングに対する最も美しい解答です。私が開発してきた1.58ビット三値量子化エンジン(MLX-QUANT / pureQTern、FP16比12.80倍圧縮)やマルチエージェント基盤(Osaurus / AgentField / Headroom PR #1418)は、まさに限られた計算資源から最大の創発的知能を引き出すためのシステム技術であり、東京のSakana AIチームでその推論・分散基盤を極限まで高速化したいと強く願っています。