嗨皮快乐屋广州外围
@jhiugkfghuj · Post #159599 · 21.03.2026 г., 06:14
广州 哈森🏠新人 kimi 白虎 第一次下水初恋女孩 168D 05年 体重105 不是干瘦女孩 皮肤雪白 🈚️纹身 ⬆️⬇️粉 听话配合度高 💦多多 #kimi
Hashtags
TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Намери подобно съдържание
Изходен канал @clockstackwheels · Post #721 · 26.12
Почему я люблю языки с сильной системой типов, проверяемой статическим анализом кода — хорошо написанная программа является своей собственной спецификацией и позволяет выражать через язык программирования законы существования предметной области. Когда-то давно я писал на ActionScript. Там была система типов, но вот десериализация JSON'ов по-умолчанию была в какой-то общий Object, к полям которого нужно было обращаться ["по_строковому_имени"]. В один момент мне потребовалось написать что-то на C#, который я совсем не знал, я стал гуглить, как десериализовать JSON, и с удивлением обнаружил кучу советов заранее объявить класс со всеми нужными полями и десериализовать в него. "Какой ужас!", — подумал я тогда, — "Это же дико неудобно! А если я не знаю полей JSON? А если их много? Отвратительный язык!" Теперь то я прекрасно понимаю, что JSON это контракт, и что правильная десериализация только такая и должна быть, и что в хорошем API в одном поле никогда не бывает данных принципиально разных типов, и так далее. Нет, если вы набиваете вечерами пет-проект или сидите бессонную ночь на хакатоне, нет ничего плохого в том, чтобы взять простой язык с динамическими типами вроде JavaScript или Python, не требующий описывать данные. Но вот в энтерпрайзе, особенно когда над одним проектом работает много людей (а бывает это очень часто) — хорошее использование системы типов убережёт разработчиков от огромного количества ошибок, будет бить их по рукам, когда они пытаются сделать что-то не то, и будет подсказывать, когда они не уверены в чём-то. С помощью статической типизации можно на уровне кода обозначить правила, по которым ведёт себя предметная область вашей программы в реальном мире. Разработчику не только будет сложно их нарушить, но он ещё и станет узнавать какие-то вещи, которые мог не знать раньше. Например, если мы делаем медицинскую CRM, и больница заводит новых пациентов только тогда, когда знает их группу крови, мы можем объявить тип "Пациент" (или, если точнее, "Карта пациента") и запретить создавать экземпляры этого типа, не передав в конструктор группу крови (которая, в свою очередь, тоже является типом, вероятнее всего ValueObject'ом). Если новый программист пришёл в проект, он, во-первых, не сможет записать в БД некорректную карту пациента. Понятно, мы не учитываем случаи, когда новый программист переделывает модели предметной области — это будет хорошо видно на кодревью. А, во-вторых, даже если ему никто не сказал, что пациенты должны быть с группой крови, он узнает это из кода. И уже будет понимать, что в тех процессах реальной жизни, которые он описывает кодом, карта пациента создаётся только при наличии группы крови. А, значит, нужно искать какой-то способ сначала эту группу крови получить, и только потом создавать карту. Программирование моделирует реальный процесс. В настоящей работе даже на языках с типами, конечно, без должного контроля можно написать что угодно. Нужна управленческая воля, компетентность руководства, понимание опасности техдолга, в идеале отдельные должности для архитекторов, опытные лиды и старшие разработчики. Но когда всё это есть, можно отсекать много проблем ещё на старте и проще погружать новичков. #dev
Hashtags
Резултати
Намерени 45 подобни публикации
Търсене: #kimi
当前筛选 #kimi清除筛选
きみしま青's Twitter
@kimishima_ao · Post #5143 · 26.06.2025 г., 07:19
GO https://twitter.com/kimishima_ao/status/1938133199596753384 RT @OtonohaCompass: こんパス〜🍁🧭今日は21:30から歌枠です✨過去歌枠で歌った曲からリクエスト、マシュマロで受け付けてます☺️https://t.co/COH6azDojm2周年記念のお写真をXでもおひろめ！(イラスト:きみしま青さん#kimi… At June 26, 2025 at 04:12PM By kimishima_ao
Hashtags
RrOrange和朋友们 | 周刊资源分享频道
@RrOrangeAndFriends · Post #573 · 11.10.2024 г., 12:10
#Kimi 🅺 Kimi 推出探索版 😙 总结：Kimi 模仿了 ChatGPT o1 自我思考 💬TG特别推送：Kimi探索版通过模拟人类的推理思考过程，执行深度搜索，并即时反思改进结果，提供更全面和准确的答案。它适用于学术研究、市场分析、学习辅导、技术问题解决和决策支持等场景。目前，Kimi探索版已逐步分批上线Web端和手机APP 😮 每人每天可以使用 5 次 👉直达：https://kimi.moonshot.cn/ 📬投稿 & 群聊🔈频道🔎索引
Hashtags
Hi, AI • Noticias sobre la IA
@hiaimediaes · Post #994 · 15.07.2025 г., 18:36
🧑💻 Nuevos modelos chinos, además de Claude 4 Opus y GPT‑4.1 La startup china Moonshot AI ha lanzado Kimi K2, un modelo de lenguaje (LLM) con 1 billón de parámetros, cuyo código y pesos son abiertos al público. Este modelo utiliza una arquitectura de Mixture of Experts (MoE). En lugar de activar todos los parámetros a la vez, selecciona solo 32 mil millones que mejor se ajustan a la entrada. Este enfoque permite un rendimiento más rápido, costos computacionales más bajos y mayor precisión. Con una ventana de contexto de 128K tokens, el modelo está diseñado para programación y uso de herramientas: puede llamar APIs, crear gráficos, analizar datos, escribir, depurar y ejecutar código. Sin embargo, no soporta un modo de razonamiento. 🏆 Según los benchmarks, K2 supera a otros modelos con pesos abiertos en programación y matemáticas, y rivaliza o incluso supera a algunos de los principales modelos cerrados ⤴️ Apenas unos días después de su lanzamiento, los modelos de Moonshot se posicionaron entre los 10 más utilizados por llamadas API en OpenRouter, junto con xAI y Qwen. Mientras tanto, en Reddit, los usuarios comentan que K2 ofrece respuestas coherentes y naturales, a menudo más conversacionales que otros modelos. Algunos prefieren su tono. 🖥 Los pesos y el código del modelo están disponibles en GitHub y es gratuito para usar, incluso en proyectos comerciales. La única condición es que si tu aplicación tiene más de 100 millones de usuarios o genera más de $20 millones al mes, debes mostrar el nombre Kimi K2 en tu interfaz. ➡️ Pruébalo gratis aquí. #noticias#Kimi@hiaimediaes
Yummy 😋
@godlynews1 · Post #15145 · 04.04.2026 г., 15:58
Kimi Code现可申请候补名单 https://www.kimi.com/code 🗒 标签: #Kimi#AI 📢 频道: @GodlyNews1 🤖 投稿: @GodlyNewsBot
#️⃣Hashtag | Rasmiy kanal
@HashtagUz · Post #14499 · 09.11.2025 г., 10:50
🦾 Xitoy kompaniyasi Kimi K2-Thinking nomli sun’iy intellekt modelini taqdim etdi — u GPT-5 va Sonnet 4.5'dan ustun natijalar ko‘rsatgan ℹ️ Bundan tashqari, ushbu LLM (katta til modeli) bilan ishlash narxi amerikalik analoglariga qaraganda ancha arzon. Hatto internetda Moonshot AI (model yaratuvchisi) o‘zini zarariga ishlayotgani haqida taxminlar paydo bo‘lgan. 👉 Yangi modelni sinab ko‘rish uchun kimi.com saytiga kirib mutlaqo bepul foydalanish mumkin. ➡️#ai#kimi | Birinchi IT-Blog
Xposed框架频道
@xposedchannel · Post #6217 · 10.04.2026 г., 12:51
支持200万汉字输入，能处理多种文件格式，具备智能搜索、高效阅读等功能，可用于学术翻译、法律分析等场景，还有每日20次AI智能绘图. #AI#Kimi
ForgetMe | Нейросети
@forgetmeai · Post #6020 · 20.04.2026 г., 18:03
📛Вышла Kimi K2.6 Moonshot AI выпустила open-source Kimi K2.6 — новую агентную мультимодальную модель с упором на long-horizon coding, автономное выполнение длинных задач и координацию нескольких агентов. Дальше Moonshot делает ставку уже не только на бенчмарки, а на длинные автономные сценарии: 🟡 в одном из внутренних кейсов модель 13 часов перерабатывала архитектуру exchange-core, сделав 1000+ вызовов инструментов и изменив 4000+ строк кода; 🟡 в другом — 12+ часов, 4000+ tool calls и оптимизация инференса Qwen3.5-0.8B на Mac на языке Zig, где скорость выросла примерно с 15 до 193 токенов в секунду; 🟡 Agent Swarm теперь масштабируется до 300 сабагентов и 4000 координированных шагов, а режим Claw Groups запущен в статусе research preview и умеет перераспределять задачи между разными агентами при сбоях. Модель уже появилась на Hugging Face, доступна через Kimi API, а в Kimi Code K2.6 уже обозначена как официально обновленная версия для coding-сценариев. Источник: Hugging Face | Kimi API | Kimi | Техблог Moonshot Верите в китайские модели? 🔥 - да, достойная конкуренция гигантам США 👍 - норм, использовать можно, но похуже 👎 - бенчмаксинг и ничего более 🤑ForgetMe | Boosty Приобрести подписку на любые сервисы ⏩@forgetshop_bot #нейросети#kimi#новости
Hashtags
ForgetMe | Нейросети
@forgetmeai · Post #5915 · 16.03.2026 г., 05:09
📛Attention Residuals — новая архитектура для эффективного масштабирования нейросетей Исследователи из Moonshot AI представили новый подход к архитектуре нейросетей — Attention Residuals (AttnRes). Он предлагает заменить классические residual-соединения на механизм внимания между слоями, где модель сама решает, какие представления из предыдущих слоёв использовать. В традиционных трансформерах residual connections работают по фиксированной схеме: каждый слой просто добавляет свой результат к предыдущему состоянию. В Attention Residuals вместо этого используется обучаемое внимание к предыдущим слоям, что позволяет сети выбирать наиболее полезные представления из глубины модели. Основные идеи метода: 🟡 сеть может выборочно обращаться к представлениям из предыдущих слоёв 🟡 уменьшается эффект размывания информации и роста hidden-state 🟡 появляется более равномерное распределение градиентов по глубине сети Чтобы сделать такой механизм масштабируемым, исследователи предложили Block AttnRes — архитектуру, где слои объединяются в сжатые блоки, между которыми применяется attention. Это снижает вычислительные затраты и делает cross-layer внимание практичным для больших моделей. Метод протестировали на архитектуре Kimi Linear (48B параметров, 3B активных). Эксперименты показали: 🟡 примерно 1.25× преимущество по вычислительной эффективности 🟡менее 2% дополнительной задержки инференса 🟡 стабильное улучшение качества на downstream-задачах Scaling-эксперименты также показали, что выигрыш в вычислениях сохраняется при увеличении размера модели. Проще говоря, вместо того чтобы тащить через всю сеть одинаковый «след» вычислений, модель сама выбирает, к каким прошлым представлениям ей лучше вернуться, если они полезны для текущего шага. Это делает обучение стабильнее, уменьшает потерю информации в глубине сети и позволяет моделям работать примерно на 25% эффективнее по вычислениям. Подробности можно посмотреть в исследовательской работе. 🤑ForgetMe | Boosty Приобрести подписку на любые сервисы ⏩@forgetshop_bot #нейросети#kimi#новости
Hashtags
ForgetMe | Нейросети
@forgetmeai · Post #5813 · 15.02.2026 г., 17:20
📛Kimi Claw: OpenClaw встроили прямо в kimi.com Moonshot (Kimi) представили Kimi Claw — это OpenClaw, который теперь нативно живёт внутри kimi.com. По сути, вы получаете агента, который постоянно доступен в вкладке браузера, умеет дергать инструменты и цепочки действий Что заявлено в Kimi Claw: 🟡ClawHub: доступ к 5 000+ community-skills из библиотеки, которые можно искать, вызывать и комбинировать. 🟡40 GB cloud storage: большое облачное хранилище под файлы, с которыми работает агент. 🟡Pro-поиск: получение живых данных из источников уровня Yahoo Finance и других сервисов. 🟡Bring Your Own Claw: можно подключить свой сторонний OpenClaw к kimi.com, общаться с ним в вебе или мостить в приложения (например, Telegram-группы). Главная идея — «маркетплейс навыков + агент + файлы + поиск» в одном месте: навыки можно находить, вызывать и связывать в цепочки прямо внутри kimi.com без отдельной настройки. Доступ: бета уже открыта для подписчиков Allegretto и выше. Точка входа: kimi.com/bot. 🤑ForgetMe | Boosty Приобрести подписку на любые сервисы ⏩@forgetshop_bot #нейросети#новости#kimi
Hashtags
ForgetMe | Нейросети
@forgetmeai · Post #5656 · 28.11.2025 г., 15:50
⚡️Kimi выкатили свою генерацию презентаций По сути, копирка функционала у Гугла (даже Nano Banana Pro используется), только вместо гемини будет kimi k2, еще обещают агентный поиск и возможность редактирования/экспорта в PPTX А ещё функция будет бесплатна и безлимитна ближайшие 48 часов, это уже круто. Пробуем тут 🤑ForgetMe | Boosty Приобрести подписку на любые сервисы ⏩@forgetshop_bot #нейросети#новости#kimi
Hashtags
ForgetMe | Нейросети
@forgetmeai · Post #5566 · 10.11.2025 г., 18:54
⚡️У Moonshot сегодня прошел их первый AMA В AMA команда Moonshot подтвердила: для K3 рассматривают KDA/гибридное внимание, а Kimi-K2 получит vision-модальность для работы с изображениями в скором времени AMA здесь:AMA With Moonshot AI 🤑ForgetMe | Boosty Приобрести подписку на любые сервисы ⏩@forgetshop_bot #нейросети#новости#kimi
Hashtags