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摘要
哈利訪談 OpenAI 前 CTO Mira Murati 創立的 Thinking Machines，解析其 LoRA 最佳實踐與 OPD 論文，並介紹新產品 Tinker。同時評論 Kimi K2 Thinking 模型在效能與成本上的突破，探討中國 AI 發展趨勢。
A podcast episode discussing Thinking Machines' AI research, LoRA best practices, and the emergence of Kimi K2 Thinking.
摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。
重點
- Thinking Machines 由 OpenAI 前 CTO 創立，估值達一百億美金。
- 團隊發表 LoRA 全層應用與 OPD 論文，提供模型微調最佳實踐。
- Kimi K2 Thinking 模型在效能與成本上展現中國 AI 新突破。
章節
依話題轉折切分，標題由 AI 產生
- 00:00推薦 Clio eSIM 方便彈性且划算
- 06:54Mirra Murati 在特斯拉的協調經歷
- 16:34公司聚焦於模型微調訓練技術
- 21:05LoRA 方法大幅降低微調訓練成本
- 25:50LoRA 可同時儲存多個技能補充包
- 33:00後訓練技巧提升模型邏輯與解題能力
- 35:48RL 與 SFT 互補，共同提升模型創新能力
- 44:27Unpolicy Distillation 節省算力並提升推理效能
- 49:57Tinker API 簡化大規模微調的硬體管理
- 52:52Fine Tuning 市場狹窄，公司傾向被動引導
- 57:39細谷 AI 重啟實驗文化，Kimi K2 挑戰西方
- 1:00:37中國開源模型以低成本在 benchmark 上超越
- 1:03:44感謝聽眾支援，祝願大家週愉快
提到的工具與公司
- LoRA
- OPD
- Tinker
- Kimi K2 Thinking
- OpenAI
適合誰看
對 AI 模型微調技術、前沿研究或中國 AI 發展趨勢感興趣的開發者與技術決策者。
摘要依據
- 講者
- 哈利
- 依據
- 語音轉文字
為什麼排在這裡
- 人氣
- 0.27
- 新鮮
- 0.28
在主題頁與搜尋結果裡，名次由相關、人氣、新鮮三個分數決定；這一頁沒有搜尋的關鍵字，所以沒有相關分數。排序怎麼算
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