Kimi Researcher」共找到 294 篇相关文章

产品应用7

The Batch: 954 | Kimi K2.6 挑战开源权重模型领先者

Moonshot AI升级后的Kimi K2.6是1万亿参数的视觉 - 语言模型,专为代码生成设计,性能与Qwen3.6 Max Preview等相当,略逊顶级闭源模型。其功能多,幻觉率低,模型权重可免费下载。

DeeplearningAI
开源动态8

刚刚,DeepMind开源全栈「Deep Research」项目,AI 研究将人人可用

谷歌DeepMind团队开源基于Gemini 2.5的全栈「Deep Research」项目,能让每个人拥有智能研究助手。它可动态搜索、反思结果,以流式传输提供带引用答案,前后端结合,还介绍了特性、原理、技术栈等。

AGI Hunt
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,DeepSeek、Kimi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,DeepSeek、Kimi 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
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
产品应用8

很多创业者都没意识到,Deep Research 也是做 Go-to-Market 的利器

用好 Deep Research 可提升 AI 产品 GTM 效率,主流 AI 产品都有该功能。前 Meta 战略总监写实用指南,从技巧、提示词公式、工具选择等阐述,还给出 5 个 GTM 用例及提示词模板。

Founder Park
算法论文8

一篇120页AI4Research(科学研究AI)最新系统性综述

为填补AI在科学研究应用缺乏全面综述的空白,提出AI4Research调查。其主流流程和分类分五个关键领域,各领域细分任务,凸显AI在研究中多样角色,还介绍多学科应用。

PaperAgent
开源动态7

突发!Qwen更新模型,全面超越kimi k2,强的离谱,主打Agent

Qwen小更新非推理模型性能强劲,各项指标超kimi k2,与Claude opus 4持平,Agent能力亮眼。Qwen团队告别混合思维模式,新模型上线,独立训练两模型,新版本多方面提升,团队称还有大招。

AI寒武纪
产品应用8

Kimi推出超实用插件!让AI真正像你一样操作浏览器

月之暗面推出Kimi WebBridge浏览器扩展插件,让AI Agent像用户一样操作浏览器。它采用本地优先路线,保障安全,可实现信息采集等自动化操作,还能创建CLI工具,是AI浏览器自动化趋势的重要成果。

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