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内容提要
Kimi团队在AMA中回应了关于K2模型的提问，强调其训练成本与OpenAI不同，并透露K3模型的开发进展。团队将继续专注于模型训练，未来提升通用能力并探索视觉语言能力。Kimi坚持开源理念，认为AGI的定义尚不明确，但更强大的模型即将问世。
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关键要点
- Kimi团队在AMA中回应了关于K2模型的提问，强调其训练成本与OpenAI不同。
- K3模型的开发进展正在进行，团队专注于模型训练和提升通用能力。
- Kimi坚持开源理念，认为AGI的定义尚不明确，但更强大的模型即将问世。
- Kimi团队幽默回应K3模型的发布时间，表示与OpenAI的节奏不同。
- Kimi团队澄清K2的训练成本并不准确，强调大部分资金用于研究和实验。
- Kimi K2 Instruct的风格受到用户喜爱，但也有用户认为其写作风格过于积极。
- Kimi团队承认大语言模型存在风格问题，未来将努力提升通用能力。
- Kimi分享了核心技术KDA的细节，强调其在长序列强化学习中的性能提升。
- Kimi K2 Thinking支持超长推理链，使用INT4技术加速推理过程。
- Kimi团队正在开发视觉语言能力，但因数据获取和训练时间限制，暂时优先选择文本模型。
- Kimi团队解释API定价方式，表示将考虑更好的计费方法。
- Kimi团队强调开源的重要性，认为通用人工智能应促进团结。
- Kimi认为AGI的到来难以定义，但更强大的模型即将问世。
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