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为什么 AI 编程工具公司选择发布“速度优化”模型,而不是追求更高智能?

知名AI编程工具厂商Cursor和Windsurf都发布了自己的编程模型,并且都是主打“速度快”。对此,另一款AI编程工具Cline创始人发表了自己的看法: Cursor和Windsurf之所以发布针对速度优化的模型,是因为这比构建一个追求极致智能的基础模型(foundational model)要容易得多。 为什么这么说呢?你想象一下: 1. 基于开源Qwen3大模型,直接用强化学习(RL)在自家任务环境上微调。 2. 再把微调后的模型部署到Cerebras或其它经过优化的GPU硬件上。 3. 接下来,就让这个智能“中等”、但速度超快的模型顺畅地运行(cook)起来。 对于编码Agent公司而言,如果想要为市场带来有价值的东西,构建一个新的基础模型比微调开放模型和优化推理要困难得多。 坦白说,这是发布接近帕累托前沿(pareto frontier)的产品的有效方法,我很高兴看到编码Agent公司开始参与其中。但不要把这误解为编码Agent公司宣称“中等智商但速度快 > 高智商但速度慢”。

Kimi Linear 一作张宇:关于模型训练的一些感想

月之暗面发布了名为 “Kimi Linear” 的混合线性注意力架构,据称在短距离、长距离及强化学习(RL)等多种扩展场景中均优于传统全注意力方法。Kimi Linear 由 3 份 Kimi Delta Attention(KDA)和 1 份全局 MLA 组成。KDA 是对 Gated DeltaNet 的改进,通过细粒度门控来压缩有限状态 RNN 的记忆。 近日,Kimi Linear 核心作者分享了关于他对于该项目的一些感想: 作者:yzhangcs 链接:https://www.zhihu.com/question/1967345030881584585/answer/1967730385816385407 终于忙完了 Kimi Linear 的 Model Card 和 Paper ArXiv 上传,放空了半天。现在稍微分享一下个人感想,顺便做一些澄清。 模型架构 模型整体架构设计如图所示,延续了Moonlight的设计思路,别的回答已经有不少优秀的解读了。这次最大的不同在于我们将MoE的稀疏度设置得更激进,从8到32。 而 Kimi Linear 的核心设计原则,第一主要采...

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