-Kimi K2是一个开源代理模型，具有1T总/32B活动MoE模型。 -SWE Bench上的SOTA已验证，开放型号中的Tau2和AceBench。 -擅长编码和代理任务，但缺乏对多峰值和思想模式的支持。 -提供开放和可访问的高级代理智能。 -API定价：15美元/百万输入代币（缓存命中）、60美元/百万输入代币（缓存未命中）、250美元/百万输出代币。 -提供技术博客、权重和编码以及Github的链接，以供进一步探索。 -用户可以在指定的网站或通过API尝试Kimi K2。 最后总结：Kimi K2是一个开源代理模型，擅长编码和代理任务，但目前缺乏对多峰值和思想模式的支持。它提供先进的代理智能，API定价详细，并提供进一步探索的链接。用户可以通过指定的网站或API访问Kimi K2。
2025-07-12 20:02:57 +0800
-浏览量和回复量大幅下降了90% -对X的编码的分析表明，xAI的Grok现在正在控制算法 -提供7种策略来提高知名度并重新获得病毒式传播
在最近的一条推文中，科技影响者Robert Scoble (@Scobleizer)强调了Twitter参与算法的一个重要问题。Scoble报告称，观看量急剧下降了90%，回复也消失了，这表明即使是高质量内容也被不公平地掩盖了。他对此事的调查涉及分析大量来自未指明来源的代码，导致了一个未透露的发现。这个内容可能会引起那些对社交媒体算法、数字参与以及内容创作者在主要平台上面临的挑战感兴趣的人的兴趣。
2025-07-12 20:02:30 +0800
-用户玩模型花了1个小时 -使用数学推导和浮点优化的用户测试模型 -用户发现模型很好，可以与最好的前沿模型相媲美
2025-07-12 20:02:15 +0800
-埃隆·马斯克称赞@Grok拥有世界上最好的人工智能语音峰值。
在Robert Scoble（Twitter上的@Scobleizer）分享的内容中，他转发了特斯拉和SpaceX等公司的首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）的一条推文。马斯克的推文赞扬了一种名为@Grok的AI语音模型，声称它是“世界上最好的AI语音模式”。这种简短的互动表明在AI语音技术方面可能有重大进展，@Grok被认为是一种突出的模型。对于那些对人工智能、语音识别和技术进步感兴趣的人来说，这可能预示着一个值得进一步探索的重要创新。然而，由于缺乏有关@Grok的额外背景或信息，这段内容的重要性主要基于埃隆·马斯克的认可。
2025-07-12 20:01:59 +0800
-Grok 4是一个强大的人工智能，被Claude和ChatGPT所掩盖 -作者使用Grok 4 48小时，发现它令人印象深刻 -Grok 4可以有效地自动化任务，正如作者的经验所证明的那样
关于内容没有发现任何有趣的东西。
2025-07-12 20:01:42 +0800
-xAI最近推出了Grok 4 -Grok 4擅长编码、研究和创造力 -Grok 4的10个令人印象深刻的功能示例可以在以下网址找到https://t.co/KFM6McVYTx
在最近的一条Robert Scoble（@Scobleizer）的推文中，他转发了@FutureStacked对xAI新技术Grok 4的热情宣布。这一先进工具在发布仅两天后就因其在编码、研究和创造力方面的卓越能力而引起轰动。推文中展示了10个引人注目的Grok 4能力示例，暗示了人工智能技术的重大飞跃。对于那些对最新人工智能进展及其实际应用感兴趣的人来说，这条推文暗示着可能值得进一步探索的具有突破性的发展。
2025-07-12 20:01:26 +0800
-Grok 4有一个峰值，让多个代理并行工作，并比较结果以获得最佳答案。 -智能的未来将取决于所使用的计算能力。
最近，保罗·格雷厄姆在一条推文中分享了来自Levie关于Grok 4的能力的见解，这是一款旨在提高任务效率的软件工具。这则内容的亮点是Grok 4允许多个代理同时执行相同任务，然后比较它们的结果。这种并行处理模式可能意味着软件管理的任务在生产力和准确性方面迈出了一大步。保罗·格雷厄姆的转发突显了Gro 4中这一功能的潜在重要性，他是科技和初创企业社区中备受尊敬的人物。对于那些对软件创新和任务管理解决方案感兴趣的人来说，这则简短提及可能会引起他们对Grok 4协作处理方式的好奇。
2025-07-12 20:01:06 +0800
-Kimi K2是一个使用MuonClip在15.5T代币上预训练的大型LLM模型。 -模型稳定稳健，无训练尖峰。 -它是一个开源代理模型，具有1T总/32B活动MoE模型，专门从事编码和代理任务。 -Kimi K2提供先进的代理智能，可供用户探索。 -Kimi K2的API提供输入和输出代币的定价详细信息。 -其他资源包括技术博客、权重和编码，以及用于进一步探索和实现的GitHub存储库。 最终答案：Kimi K2是一个大型LLM模型，使用MuonClip在15.5T代币上进行预训练，擅长编码和代理任务。它是稳定的，健壮的，开源的，有一个API可供使用。提供了其他资源，如技术博客和GitHub存储库，以供进一步探索。
在最近的推文中，hardmaru展示了机器学习模型Kimi K2的令人印象深刻的损失曲线，该模型在惊人的15500亿标记上进行了预训练。该模型的训练利用了MuonClip，这是一种技术，通过防止突然的波动，确保了大规模语言模型训练的稳定性。这条推文对于对开发稳健和可扩展语言模型感兴趣的机器学习工程师和研究人员尤为重要，因为它突出了MuonClip在实现理想损失曲线方面的有效性，这是机器学习训练中的一个常见目标。该推文还包含了一个链接，供那些想要了解更多关于Kimi K2和MuonClip方法的详细信息的人使用。
2025-07-12 19:31:43 +0800
-数据分析师将GPT作为一名沉默的同事来处理诸如修复SQL查询和翻译商业术语之类的任务。 -该分析师使用定制的GPT撰写简历，并使用名为Beyz的人工智能面试助理进行绩效评估。 -工作流包括GPT编写SQL查询结构，分析师调整它们，解释结果，创建图表，以及编写业务影响。 -分析师发现这种方法有助于学习，并在客户电话中听起来很自信。 总体而言：数据分析师利用GPT执行各种任务，发现它有利于学习和客户互动。
在这篇有趣的Reddit帖子中，一位初级数据分析师分享了他们利用GPT（生成式预训练变换器）作为一种非传统工具来应对工作挑战的经验。作者坦率地透露了GPT如何成为他们工作流程中不可或缺的一部分，从修复SQL查询和解读pandas错误到将复杂的商业术语转化为可操作任务。值得注意的是，该分析师还创建了一个定制的GPT，用于改善简历撰写和生成令人印象深刻的每周进展报告。此外，他们还利用名为Beyz的AI面试助手来准备绩效评估和团队会议。这篇内容突出之处在于展示了AI在提升工作绩效和学习方面的实际应用，可能引发关于AI辅助工作场所的道德边界的讨论。这可能会引起对AI对工作效率的影响以及对加速职业发展的创新方式感兴趣的读者的兴趣。
2025-07-12 19:01:37 +0800
-Q2K~处Qwen 235b与Q4KL处Qwen3 32b的比较 -关于Qwen 235b在第三季度潜在业绩的猜测 -提到将RAM从96GB升级到128GB以测试第三季度 -与当前32b GOAT相比，编码/设计工作第三季度的性能查询 最后回答：内容讨论了Qwen系统的两个版本之间的比较，对其潜在性能的猜测，升级RAM以进行测试，以及对其与当前系统相比的编码/设计工作性能的询问。
涉及内容是关于两款处理器Qwen的Q235b和Q32b的性能比较讨论，重点关注Q235b在不同量化级别Q3下的潜力。作者考虑升级RAM以便进行这一测试。这一内容的重要性在于探讨更高量化级别是否能够提高代码和设计工作的性能，这可能会引起科技爱好者和该领域专业人士的兴趣。然而，由于未提供技术数据或用户经验，很难确定作者的假设的有效性或讨论的实际影响。
2025-07-12 18:31:44 +0800