Kimi-k2」共找到 693 篇相关文章

开源动态8

103K「硬核」题,让大模型突破数学推理瓶颈

现有大语言模型在数学推理训练时面临数据瓶颈,腾讯AI Lab与上海交大团队推出DeepMath - 103K数据集。它规模大、难度高、数据新颖、严格去污染,让DeepMath系列模型达SOTA,还能实现推理泛化。

机器之心
开源动态7

美团开源Agentic新王,速度拉满,工具调用打爆Kimi

周末美团开源LongCat - Flash大模型,参数量560B,推理速度达100 token/s,成本低,在Agent工具调用表现超Kimi - K2。它有Zero - Computation Experts和ScMoE创新,不过市场表现未获太多认可。

探索AGI
开源动态8

又一个Kimi K3下周开源!Qwen3.8-Max编程、办公、科研都能自己干了

Qwen3.8-Max是Qwen家族迄今最强模型,2.4万亿参数,下周将开源权重。它在多项基准测试中表现出色,能连续自主工作数天,在编程、办公、科研、长周期任务、多模态等方面全面提升。

AIGC开放社区
算法论文8

Kimi新论文太硬核了!马斯克和Karpathy相继点赞~

马斯克和Karpathy点赞Kimi新论文《Attention Residuals》。该论文由杨植麟带队、苏剑林等参与,提出注意力残差(AttnRes),解决深层网络信息稀释问题,还通过工程折中降低成本,实验效果良好。

PaperAgent
新闻资讯7

闹玩呢!首届大模型对抗赛,DeepSeekKimi第一轮被淘汰了

谷歌发起首届大模型国际象棋对抗赛,为期三天。参赛模型众多,首轮中 Gemini 2.5 Pro、o4 - mini、Grok 4 和 o3 以 4 - 0 战绩晋级半决赛,DeepSeekKimi 首轮被淘汰,目前 Grok 4 是夺冠热门。

机器之心
算法论文8

将注意力旋转 90 度!今天,Kimi 的「注意力残差」火了

Kimi团队发布技术报告Attention Residuals,用依赖输入的注意力机制取代标准深度递归,解决传统残差连接的信息稀释和隐藏状态爆炸问题。实验显示其有计算优势,下游任务表现佳。

机器之心
算法论文7

视觉+语言+动作!超强具身“训练宝典” EmbRACE-3K

视觉 - 语言模型在具身环境中表现有局限,港大推出 EmbRACE - 3K 数据集应对。它含 3000 多个任务、2.6 万个决策步骤,有细致多模态注释。团队用其微调 Qwen2.5 - VL - 7B 模型,还建立新基准评估多个模型。

带你学AI
开源动态8

狂涨 9.1K star!最近这款谷歌的AI开源应用,超级火!

介绍Google的实验性应用`Google AI Edge Gallery`,它将生成式AI模型嵌入手机,支持Android和iOS,可离线运行,有多种实用功能,在Github获9.1K star,虽处Alpha阶段但潜力大。

开源先锋
开源动态7

Moonshot AI发布Kimi Linear技术报告,采用混合线形注意力架构

Moonshot AI在Hugging Face发布Kimi Linear技术报告,该48B参数模型采用混合线性注意力架构,称超越传统全注意力机制。官方数据体现其优势,模型已开源,社区反应不一,MiniMax则回归全注意力架构。

AI工程化
开源动态7

12.6k,谷歌这个开源项目炸了,全栈AI Agent

谷歌开源的Gemini Fullstack LangGraph Quickstart项目两周冲到12.6k star。它是使用React前端和LangGraph驱动后端Agent的全栈应用程序,能对用户查询做全面研究,有多项特征及明确的后端工作步骤。

PaperAgent