🤖 Kimi представила новый агентный режим OK Computer

Что он может:
✨ Генерирует сайты, дашборды приложения и презентации
✨ Работает с файлами, браузером и терминалом
✨ Большой встроенный набор инструментов

K2 получил полезный агентский функционал.

🟢Попробовать: https://kimi.com

@ai_machinelearning_big_data


#AI #Agents #Kimi #K2 #OKComputer

⚡️ Создатель XLNet, который вернулся в Китай и построил Moonshot AI

На GTC 2026 выступил Ян Чжилинь, 34-летний основатель и CEO Moonshot AI, компании, стоящей за моделями Kimi.

Его путь начинался в Университете Цинхуа. Затем Ян получил PhD в Carnegie Mellon, стажировался в Google Brain и Meta AI, работал с Куоком Ле и Джейсоном Уэстоном. Его исследования пересекались с работами Йошуа Бенжио и Яна Лекуна.

Широкую известность ему принесли Transformer-XL и XLNet.

Обе работы пытались решить одну из ключевых проблем языковых моделей: потерю информации из далёкого контекста.

Статью про XLNet впоследствии процитировали более 10 000 раз.

После учёбы Ян мог продолжить карьеру в американском Big Tech, но вернулся в Китай. Он участвовал в развитии крупных китайских ИИ-проектов, основал Recurrent AI, а в 2023 году запустил Moonshot AI в Пекине.

Исследования длинного контекста стали основой продуктов компании:

- Kimi K2 получила MoE-архитектуру на 1 трлн параметров
- Kimi K3 добавила нативное зрение, контекст на 1 млн токенов и 16 активных экспертов
- компания сделала ставку на программирование, агентов и работу с большими объёмами информации

Moonshot AI привлекла инвестиции Alibaba, Tencent и других крупных компаний. За несколько лет стартап превратился в одного из заметных участников китайской гонки frontier-моделей.

Ян объяснял возвращение просто: он боялся всю жизнь сожалеть, если не попробует создать собственную компанию.

Опыт, полученный в глобальной исследовательской среде, может быстро превратиться в технологическое преимущество целой страны.

Его полное интервью можно посмотреть здесь: https://www.youtube.com/watch?v=CwePo4847ho

@ai_machinelearning_big_data

#Moonshot #kimi

✔️ Kimi поймали на следах Claude: модель могла обучаться на его скрытых рассуждениях

Исследователи нашли способ восстанавливать зашифрованные reasoning-блоки закрытых моделей и решили проверить, помнят ли другие LLM эти скрытые цепочки.
Самая сильная аномалия оказалась у Kimi-K3.

Если дать Kimi начало конкретного рассуждения Claude, модель продолжает его намного точнее, чем другие LLM. В некоторых тестах разница доходила примерно до шести порядков.

На примере с Opus 4.8 это видно особенно хорошо: Kimi получает несколько первых токенов скрытого reasoning и дальше идёт почти по той же логике решения. Без этой подсказки рассуждает иначе.

Исследователи сначала восстановили скрытые reasoning-трассы Claude Opus 4.8 и GPT-5.6 Sol, а затем подставили первые токены этих цепочек в Kimi.

Иногда хватало меньше 1% исходного reasoning, чтобы Kimi начинал рассуждать заметно ближе к Opus или Sol, а финальный ответ тоже смещался в ту же сторону.

Дальше выяснилось, что конкретные фрагменты reasoning Claude и GPT извлекались из Kimi примерно на шесть порядков легче, чем из большинства других открытых моделей.

Но это всё ещё не прямое доказательство дистилляции, но сигнал выглядит очень сильным.

Это ещё не доказательство того, что Moonshot напрямую использовала приватные данные Claude. Но выглядит так, будто Kimi могла видеть похожие скрытые траектории во время обучения.

Модель могла перенять сам способ решения задач.

https://x.com/kotekjedi_ml/status/2087147093735714919

#AI #Kimi #Claude #LLM