Loading video...

Video Failed to Load

Go Home

刷了下去年8月张小珺访谈Kimi创始人杨植麟的播客, 这期视频其实把 Kimi 的开源底牌说的蛮透的, 能感受到理工男的那种真诚和纯粹, 我剪了个比较干货的片段大家可以看下, 我理解开源对国产大模型来讲是一个很好的策略,同时也能持续把真正的技术 know-how,分享给整个社区。 从昨晚K3的开源来看,Kimi开源完全也不是营销噱头,杨植麟表示是月之暗面会长期做的事,当然也不是什么都往外放hh

16,819 views • 1 month ago •via X (Twitter)

8 Comments

edisonZ's profile picture
edisonZ1 month ago

杨植麟是个实在人,K3真把内核、通信库和Agent环境一起放出来了,至少目前看,言行是对得上的。很多团队嘴上说开源,实际只放点皮毛。

AYi's profile picture
AYi1 month ago

真的,太实在了,非常喜欢他

泉水's profile picture
泉水1 month ago

这个访谈挺好,美女采访帅哥。前段看了一个老丑男人采访段永平,真是一个比一个老登啊。

AYi's profile picture
AYi1 month ago

哈哈哈,美女采访帅哥让人看的也爽心悦目是吧,听播客还养眼

元喜家's profile picture
元喜家1 month ago

Kimi 的开源不是掀桌子,而是把菜单递给同行看,真正的秘方还牢牢锁在后厨。

Jan's profile picture
Jan1 month ago

杨植麟敢长期开源 底气就是团队迭代速度够快 这点比开源本身更难

安叫兽|Bird🕊️ 🔶 BNB's profile picture
安叫兽|Bird🕊️ 🔶 BNB1 month ago

那期信息量挺密,现在回看还挺对味

AYi's profile picture
AYi1 month ago

嗯呢,同感,他跟梁文峰都属于典型理工男性格,简单纯粹,所以他们团队文化也很好

Related Videos

俺上电视啦! 聊聊 kimi-k3 这么猛为什么还要开源 上周有幸接受了深圳卫视-科创最前沿栏目的采访, 主要聊了聊 Kimi-K3 这次取得如此牛的成绩背后的意义. 以及SOTA级别的模型就这样开放权重了, 不怕别人抄吗? 在我来看是真不怕的, 想象一下一个武林高手, 把自己的秘籍写成书, 免费送. 那是不是就意味着这些武林秘籍不是谁都练的. 大模型的情况也是这样的, 虽然权重也开源了, 训练技术也开源了, 但是, 最重要的, 训练使用的数据和经验, 这个是没开源的. 举个最典型的例子, 现在个人拿到kimi-k3的模型权重, 然后自己租算力微调, 大概率是会把模型越调越拉跨的. 就是因为既没有优质的后训练数据, 也没有优秀的后训练能力. 而现在大模型训练的数据其实大部分都是AI合成的了. 护城河已经从“静态的代码和模型权重”转移到了“持续的进化能力和数据飞轮”了. 所以即使全面复刻了 kimi-k3 的技术架构, 但是没有高质量合成数据流和持续的后训练体系, 也是没有办法竞争的. 但是 kimi-k3 开源获得的收益却是事实存在的, 不但能获得超高的曝光, 而且还能提升自己的社区影响力, 并且还能收获社区的正向反馈. 开源出来的训练工具链, 社区优秀的工程师在使用中也会不断的帮助反馈和提升. 形成整个生态的进步. 得道者多助这个道理是不会变的. #kimik3 #深圳卫视 #科创最前沿

karminski-牙医

17,354 views • 1 month ago

我操!Kimi.ai 月之暗面这波是真的疯了! 2.8T 参数的 K3 直接全权重开源就算了, 连推理内核、MoE 通信库、Agent 训练环境整套底层技术栈全给你端出来,硬生生把开源模型的天花板,直接抬到了闭源旗舰的家门口。 不是放个权重就炒开源概念的挤牙膏操作,是从模型到底层能跑起来生态的所有东西全白给,1M 长上下文、MoE 架构性能够打闭源, 之前天天喊开源追不上闭源的直接被打半残, 开发者再也不用对着闭源 API 的限流、涨价受窝囊气。 搞大模型的不用从零搭底层通信框架, 做 Agent 的不用卡闭源接口的脖子, 小团队也能基于全栈直接做二次开发, 从今天起,全球开源 AI 的游戏规则,真的改了。 今天之后,开源和闭源的代差,从两年砍到了半年。 Kimi K3 今天正式全开源,不是挤牙膏的版本更新。 2.8T 总参数 MoE, 激活 104B, 原生 100 万上下文。 靠 KDA 新注意力和 AttnRes 架构创新,单位算力智能密度直接提 2.5 倍,长上下文解码速度翻 6 倍。 最狠的是,这根本不是只放个权重的假开源。 FlashKDA 高性能内核,MoE 通信库,连用来做 Agent 强化学习的快照式训练环境 AgentENV, 全给你开源了。 从推理到训练的整个底层栈,直接搬空。 之前所有开源模型,本质都是在追闭源一年多前的尾巴。 这是第一个真正摸到闭源顶尖门槛的开放模型。 长编码、Agent、终端操作这些硬核任务, 已经能和第一梯队闭源掰手腕。 你永远可以相信开放的力量!! 用K3搓了一个他自己开源的介绍视频,特此致敬🫡

AYi

265,686 views • 1 month ago

小扎吐槽苹果和 Google,以及谈为什么开源 AI **Mark Zuckerberg**: 我认为移动生态系统中普遍存在的一个问题是有两个把持入口的公司,Apple 和 Google,它们可以告诉你可以构建什么。 在我们的历史中有很多次,比如有经济层面的情况,就是我们构建了些东西,然后它们就会拿走我们大部分的收入,但还有一种是质量层面,这实际上让我更加不满,也就是有很多次我们推出或希望推出某些功能,然后Apple就会说,不,你不能推出这功能。 这真的很糟糕。 问题是,这样的世界是否会在AI领域复现,就像你会有一小部分拥有封闭模型的公司,它们控制API,因此将能够告诉你可以构建什么。 我可以说,对我们来说,自己构建一个模型以避免处于那种位置是值得的。 我不希望那些其他公司告诉我们可以构建什么,而且我认为从开源的角度来看,很多开发人员也不希望那些公司告诉他们可以构建什么。这就是我坚定支持开源的原因之一,我认为未来AI的集中化可能像其广泛传播一样具有潜在危险。 我发现很多人都在思考,如果我们能实现这种技术,那么让它广泛传播是否不利。 我认为另一种可能也很糟糕的情况是,如果一个机构掌握了一种强大的AI远超其他所有人的,这同样是非常糟糕的。在我看来,一个理想的世界应该是这样的:AI技术被广泛而均衡地应用,随着时间推移逐步增强其健康性。在这样的世界里,各种系统能够相互制衡,这种平衡的状态比一个高度集中化的世界要健康得多。 虽然风险无处不在,但我觉得有一个风险我想人们我并没有听到太多人提及。 **Dwarkesh Patel**:举例来说,一个价值100亿美元的模型,如果经过评估是完全安全的,你们会选择开源吗? **Mark Zuckerberg**:我的答案是,只要这个模型对我们有所帮助,那我们就会开源。 **Dwarkesh Patel**: 那如果这个模型是用100亿美元的研发经费研发出来的,然后现在要开源呢? **Mark Zuckerberg**: 我们一直以来都有开源软件的传统,但是我们并不会开源我们的产品。 比如说,我们并不会将Instagram的代码开源,但我们会开源许多底层的基础设施。我们历史上最大的一个项目可能就是开放计算项目。在这个项目中,我们将我们所有的服务器的设计网络交换机和数据中心的设计开源了,这对我们来说非常有帮助。 因为很多人可以设计服务器,但现在,大家普遍都采用了我们的设计,这就意味着整个供应链都围绕我们的设计展开,规 模变大,对所有人来说都变得更便宜,为我们节省了数十亿美元。 这真是太棒了,对吧? 因此,我认为开源有多种方式可以对我们有所帮助。 一种就是,如果有人能够找出更便宜的运行模型的方法,我们将花费数十亿甚至上千亿美元,在所有这些模型上,所以如果我们能做的更有效率,那我们就可以节省数十亿甚至上百亿美元,这可能本身就非常有价值。 **Dwarkesh Patel**: 关于开源,我很想知道你是否认为像PyTorch、React、Open Compute这样的开源项目,对世界的影响是否已经超过了Meta在社交媒体方面的作用。 **Mark Zuckerberg**: 因为我曾经和使用这些服务的人交谈过,他们觉得这是有可能的,因为互联网的很大一部分都在运行这些项目。这是一个有趣的问题,我认为几乎有一半的世界人口都在使用我们的产品,这是一个真实的点,所以我觉得这很难超越。 但不管怎样,我还是认为开源是一种新的、非常強大的建设方式。 来源:

宝玉

74,721 views • 2 years ago