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K2
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Moonshot 的 Kimi K2.7 Code 在 Fireworks 上线，增强了智能体效率
Fireworks AI 将支持 Moonshot 的 Kimi K2.7 Code，这是一款专为智能体任务设计的新型代码模型。该模型拥有 1T 参数架构，每个 token 有 32B 活跃参数，上下文窗口为 256K，与前代模型相比，推理 token 使用量减少了 30%，同时在代码基准测试中取得了更高的分数，显示出更高的效率。该公司强调，这种 token 效率对于智能体工作流至关重要，因为在推理链中重复使用 token 会迅速增加成本。
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深度学习从短期天文观测中推断恒星参数
研究人员开发了一种深度学习方法，可以从短期天文观测中推断星震学参数。该模型旨在高效分析TESS等任务的数据，TESS已观测了数十万颗红巨星。该研究证明了机器学习算法能够从为期一个月的TESS和K2观测数据中准确推断出关键参数，如大频率分离和最大功率频率，尽管不同数据集的成功率各不相同。
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微软的秘密“K2”计划可能提升 Windows 11 性能并塑造 Windows 12
一份泄露的微软内部文件，代号为“K2”，表明该公司在 Windows 性能策略上发生了重大转变。该计划似乎与以往的方法有所不同，并可能预示着未来 Windows 版本的新方向，可能影响 Windows 12 的开发。此次泄露暗示 Windows 11 将获得显著的性能提升。