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Kimi杨植麟：Agent泛化临界点已至
探索AGI
AI 摘要
Kimi杨植麟认为Scaling Law遇瓶颈，应提升Token效率；Muon学习效率更高；模型公司下场做一方Agent产品，垂直整合模式更佳；长上下文或降模型智商；Agent训练和团队管理用RL为主、SFT为辅。
阅读原文 · 探索AGI
张小珺采访了Kimi杨植麟，Agent泛化的临界点来了。
张小珺采访Kimi杨植麟，杨分享技术见解。如Scaling Law遇瓶颈，应提升Token效率；Adam与Muon对比，Muon学习效率高；模型公司下场做一方Agent产品，垂直整合模式上限高；还谈及长上下文、Agent训练及管理方式等问题。
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