Найти похожее

Anything Заявляют что Агент, который занимается разработкой мобильных приложений и веб-сайтов. Дизайн, который не выглядит так, будто его создал ИИ. Всё необходимое уже встроено. Доступно прямо сейчас, Можно в X зашерить пост и дадут триалку на неделю Пост #agents | AcidCrunch

📛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

📛Kimi K2-0905: большой апдейт с упором на код, контекст 256k и точный tool-calling Команда Moonshot обновила Kimi K2 — теперь модель заметно сильнее в программировании, особенно во фронтенде и сценариях с вызовом инструментов. Для долгих обсуждений и сложных задач расширили контекст до 256 000 токенов Также улучшена совместимость с популярными агентными фреймворками, так что K2 проще встраивать в готовые пайплайны и IDE-воркфлоу (например, Claude Code, Roo Code и др.). Для production-нагрузок доступен turbo API с высокой скоростью и акцентом на стабильный tool-calling. Что нового: 🟡Кодинг-скиллы выше, особенно во фронтенд-задачах и tool-calling. 🟡Контекст 256k токенов — удобно для длинных документов и больших репозиториев. 🟡Лучшая интеграция с агентными «скелетами» (Claude Code, Roo Code и др.). 🟡Turbo API: заявлено ~60–100 TPS и гарантированная точность вызова инструментов (100%). Веса и код — https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-K2-Instruct-0905 Поболтать с новой Kimi K2 — https://kimi.com API для продакшена — https://platform.moonshot.ai 🤑ForgetMe | Boosty Приобрести подписку на любые сервисы ⏩@forgetshop_bot #нейросети#новости#kimi

📛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

📛Kimi CLI (Technical Preview) и Kimi for Coding: терминал с агентами + аддон для VIP Kimi выпустили технический превью Kimi CLI — «оболочку» с ИИ, которая живёт в терминале и умеет работать как агент. Появилась интеграция с Zsh, выполнение команд, поддержка MCP и Agent Client Protocol (совместимо с Zed). Команда обещает быстрые апдейты с новыми возможностями. Параллельно запустили Kimi for Coding — дополнительный модуль для действующих VIP-подписчиков. Его позиционируют как «надстройку» над текущими привилегиями: добавляет ценности без доплат и фокусируется на задачах разработки. Подробнее:Kimi for Coding — Benefits 🤑ForgetMe | Boosty Приобрести подписку на любые сервисы ⏩@forgetshop_bot #новости#нейросети#kimi

⚡️ Kimi-K2 ворвался в топ LiveBench — теперь на третьем месте среди non-reasoner моделей 🤑ForgetMe | Boosty | ForgetBench | ForgetGPT | ForgetAPI #нейросети#новости#kimi

📛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

⚡️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

⚡️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

⚡️Kimi K2 Thinking — новая бесплатная open source имба от китайцев Свежий релиз Kimi K2 Thinking берёт SOTA на Humanity’s Last Exam и BrowseComp — во многом за счёт мощного tool calling. Модель умеет планировать и выполнять длинные цепочки действий, делая 200–300 последовательных вызовов инструментов (веб-поиск, браузер, интерпретаторы кода и др.) и по пути разбивая задачу на подзадачи. MoE-архитектура с ~1T параметров (активны ~32B) и контекст 128k делают её удобной для ресёрча, кодовых агентов и «длинных» пайплайнов. Отдельно отмечают стабильность «агентных» сценариев: модель не просто отвечает, а действует и объясняет ход решения. Лицензия — MIT (с ограничениями для крупных продуктов), так что самостоятельные деплой и тесты доступны без танцев с бубном. Где попробовать и почитать 🟡Kimi (веб-клиент) 🟡Weights на Hugging Face 🟡Тех. обзор / блогпост 🟡API и документация 🤑ForgetMe | Boosty Приобрести подписку на любые сервисы ⏩@forgetshop_bot #нейросети#новости#kimi