Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
DigiNews

Ян Чжилинь из Moonshot AI представил Kimi K2.5 на форуме ZGC

Основатель Moonshot AI Ян Чжилинь представил модель Kimi K2.5 с открытым исходным кодом, подчеркнув новую архитектуру, которая повышает производительность при минимальных затратах. Он акцентировал внимание на смещении фокуса ИИ в сторону исследований, управляемых машинами, для ускорения инноваций. — pandaily.com Основатель Moonshot AI Ян Чжилинь на форуме ZGC 25 марта 2026 года изложил технические достижения, лежащие в основе модели Kimi K2.5 с открытым исходным кодом. Ян охарактеризовал большие модели как системы, эффективно преобразующие энергию в интеллект, выделив три ключевых улучшения в Kimi K2.5: повышенную эффективность токенов, линейную архитектуру Kimi, оптимизированную для работы с длинным контекстом, и кластеры на основе агентов, обеспечивающие параллельное выполнение сложных задач. Модель также представляет новую остаточную архитектуру внимания, обеспечивающую значительный прирост производительности всего при увеличении вычислительных затрат примерно на 2%. Ян отметил, что

Основатель Moonshot AI Ян Чжилинь представил модель Kimi K2.5 с открытым исходным кодом, подчеркнув новую архитектуру, которая повышает производительность при минимальных затратах. Он акцентировал внимание на смещении фокуса ИИ в сторону исследований, управляемых машинами, для ускорения инноваций. — pandaily.com

Основатель Moonshot AI Ян Чжилинь на форуме ZGC 25 марта 2026 года изложил технические достижения, лежащие в основе модели Kimi K2.5 с открытым исходным кодом.

Ян охарактеризовал большие модели как системы, эффективно преобразующие энергию в интеллект, выделив три ключевых улучшения в Kimi K2.5: повышенную эффективность токенов, линейную архитектуру Kimi, оптимизированную для работы с длинным контекстом, и кластеры на основе агентов, обеспечивающие параллельное выполнение сложных задач.

Модель также представляет новую остаточную архитектуру внимания, обеспечивающую значительный прирост производительности всего при увеличении вычислительных затрат примерно на 2%.

Ян отметил, что традиционные эталоны ИИ всё чаще подвергаются сомнению, указав, что модели с открытым исходным кодом Kimi уже используются в качестве эталонных стандартов в отраслевых оценках, в том числе на NVIDIA GTC 2026.

Он добавил, что развитие ИИ, вероятно, сместится в сторону рабочих процессов исследований, управляемых ИИ, где модели помогают исследователям в синтезе задач и исследовании архитектур, ускоряя инновации во всей области.

Источник: NetEase Intelligent

Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.

Автор – Pandaily

Оригинал статьи