<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom">
  <channel>
    <title>混合专家模型 on 办公AI智能小助手</title>
    <link>https://blog.qife122.com/tags/%E6%B7%B7%E5%90%88%E4%B8%93%E5%AE%B6%E6%A8%A1%E5%9E%8B/</link>
    <description>Recent content in 混合专家模型 on 办公AI智能小助手</description>
    <generator>Hugo</generator>
    <language>zh-cn</language>
    <copyright>qife</copyright>
    <lastBuildDate>Mon, 08 Sep 2025 12:14:06 +0800</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://blog.qife122.com/tags/%E6%B7%B7%E5%90%88%E4%B8%93%E5%AE%B6%E6%A8%A1%E5%9E%8B/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>开源智能体Kimi K2技术解析</title>
      <link>https://blog.qife122.com/p/%E5%BC%80%E6%BA%90%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93kimi-k2%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%A7%A3%E6%9E%90/</link>
      <pubDate>Mon, 08 Sep 2025 12:14:06 +0800</pubDate>
      <guid>https://blog.qife122.com/p/%E5%BC%80%E6%BA%90%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93kimi-k2%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%A7%A3%E6%9E%90/</guid>
      <description>&lt;h1 id=&#34;kimi-k2开源智能体智能&#34;&gt;Kimi K2：开源智能体智能&lt;/h1&gt;&#xA;&lt;p&gt;我们介绍Kimi K2，这是一个混合专家（MoE）大语言模型，具有320亿激活参数和1万亿总参数。我们提出MuonClip优化器，通过新颖的QK-clip技术改进Muon，解决训练不稳定性问题，同时享受Muon的高级令牌效率。基于MuonClip，K2在15.5万亿令牌上进行了预训练，零损失峰值。&lt;/p&gt;</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
