Sakana AI的M2N2方法开创了基于自然演化的AI模型融合新范式，通过“择偶生娃”机制解决算力短缺和开发效率问题。这项技术从单一巨型模型转向多样化智能生态，重塑AI产业格局，并引发了对未来AI系统设计和AGI路径的深层哲学思考。

Sakana AI的AB-MCTS算法通过使ChatGPT、Gemini等LLM高效协作，在AGI测试中实现30%的性能提升，揭示了超越单一模型局限的群体智能潜力。这一创新不仅加速了AGI的实现进程，更预示着AI研发将从规模竞赛转向更注重协作、模块化和自然启发的新范式，开启了AI应用和产业生态的新篇章。

由Transformer核心贡献者Llion Jones创立的Sakana AI，其智能体ALE-Agent在国际编程竞赛中取得了前2%的优异成绩，显著突破了AI在NP难题上的解决能力。该智能体通过融合领域知识与多样性搜索策略，实现了对复杂优化问题的自动代码生成与迭代优化，展现了AI在算法工程领域的巨大潜力，同时也提示了未来编程工作模式的变革以及AI在实际工业应用中的广阔前景。