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7个AI玩狼人杀，GPT-5获断崖式MVP，Kimi手段激进
OpenAI总裁转发基准测试，让7个LLMs玩210场狼人杀。GPT - 5胜率96.7%断崖式领先，国产Qwen3和Kimi - K2分列第4、6。测试方分析模型性格，还借此研究LLMs社会行为，长远目标是实现AI驱动的市场研究。
人手一个数据库，Kimi背后这套AI基建到底有多能扛？
Kimi K2.6的Agent模式可帮用户搭建全套齐备的网站，但工程算力挑战大。传统数据库难以承接其需求，Kimi后端选TiDB Cloud，做了三个关键决策。这不是孤立事件，反映行业趋势，TiDB还为Agent补齐运行时基础设施。
Kimi推出Kimi Claw，原生集成OpenClaw
Kimi.com原生支持OpenClaw，推出新功能Kimi Claw，可在浏览器标签页运行且全天候在线。有ClawHub访问权限、40GB云存储空间等特性，现开启Beta测试，对特定等级会员开放。
kimi K3超大杯升级背后的技术内幕
文章介绍开源模型 K3 架构设计思路。主要探讨 MoE 和 MLA 部分，在 MoE 方面提出 SiTU、Norm、QB 改进；在注意力机制选择 MLA，与 KDA 混合缓解部分问题，还谈及 DSV4、NoPE 相关特点。
8种LLM架构设计大比拼：从 DeepSeek-V3 到 Kimi K2，究竟有啥不同
文章对比了8种LLM架构设计，如DeepSeek-V3、OLMo 2等。介绍各模型关键技术，像DeepSeek-V3的多头潜在注意力和混合专家架构，还分析不同设计对性能、效率的影响，助读者了解LLM架构差异。
Kimi K2基于DeepSeek V3构建
从Hugging Face模型配置文件可知，月之暗面未设计全新模型结构，而是选Deepseek V3作基座模型，用自身高质量数据、独特方法做大量‘微调’和‘后训练’。
4K-Agent：可将低分辨率图像提升至4K高清智能体
图像超分辨率技术在多种视觉任务中重要，但传统方法泛化能力有限。德克萨斯A&M等大学研究人员推出4K Agent，其多智能体架构能将低分辨率图像提至4K高清，在多领域测试表现出色。
SGLang Model Gateway 0.2 发布：企业级一体化AI原生编排
市面上一体化AI原生编排方案稀缺，Oracle和SGLang团队推出SGLang Model Gateway 0.2。它从SGL - Router重构而来，核心能力升级，架构分三层，部署灵活，还支持Kubernetes集成和向后兼容。
Kimi新模型数学反超DeepSeek！北大校友刘征瀛等领衔
Kimi新定理证明模型超越DeepSeek，基于Qwen2.5 - 72B打造，采用Kimi k1.5强化学习训练流程。有两大技术创新，还有精简版本，官方有Demo。双方此前比赛就打得有来有回。
从DeepSeek-V3到Kimi K2：八种现代 LLM 架构大比较
文章对比了DeepSeek-V3、Kimi K2等八种现代LLM架构。介绍各模型独特技术，如DeepSeek V3的多头潜在注意力和混合专家技术，OLMo 2的后归一化策略，Gemma 3的滑动窗口注意力等，探讨架构改进与突破。