Moonclip, Linear Tension ve Attention Residuals gibi üç temel yenilik, Kimi K3'ü açık kaynak modellerde ilk kez 3T parametre seviyesine taşıyarak kapalı kaynak rakiplerle rekabet edebilir hale getiriyor.
Moonclip'in arkasındaki mantık basit, küresel ölçekte kullanılabilir eğitim verisi tükenirken, aynı veri setinden iki kat fazla öğrenme çıkarmak. Kimi'nin bu ikinci derece optimizasyonu, 20T tokenlık veriyle 40T token etkisi yaratıyor. Eğitim maliyeti ve enerji tüketimi de aynı oranda düşüyor.
Linear Tension ise uzun bağlam sorununa çözüm getiriyor. Geleneksel lineer dikkat mekanizmaları uzun metinlerde performans kaybederken, Kimi'nin kendi geliştirdiği bu yapı bağlam penceresini on kat büyütüyor. Maliyet artışı da lineer kalıyor.
Hesabınız yoksa lütfen abone olun.
Hemen Abone Ol
Çin'de yol koşusu katılımcılarının tüketim alışkanlıklarını üç yıldır izleyen kapsamlı saha araştırması, 2025'te 13 binden fazla geçerli örnekle tamamlandı ve katılımcıların yüzde 94'ünün aktif yarış deneyimine sahip olduğunu ortaya koydu.
Çin sigorta sektöründe kâr payı ve evrensel sigorta getirileri düşük faiz ortamında tavanlanmış durumda, şirketler ürün rekabet gücü ile maliyet yönetimi arasında denge kurmaya çalışıyor.
Yapay zeka şirketleri müşteri sahasına yerleşen mühendislerle gelir üretmeye odaklanıyor, FDE ilanları dokuz ayda sekiz kat arttı.