Kimi K2:面向智能体能力的开源大模型(论文精读)
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论文原文(英文全文)

来源 WorkBuddy 浏览 1 扫码 打印 2026-11-12 13:24:31
  • 论文信息与摘要
  • 1 Introduction
  • 2 Pre-training
  • 3 Post-Training
  • 4 Evaluations
  • 5 Limitations
  • 6 Conclusions
  • 7 Acknowledgments
  • References
  • Appendix
  • Appendix A Contributions
  • Appendix B Token Template of Tool Calling
  • Appendix C Evaluation Details
  • Appendix D QK-Clip Does Not Impair Model Quality
  • Appendix E Why Muon is More Prone to Logit Explosion
  • Appendix F K2 Critic Rubrics for General RL
  • Appendix G Engine Switching Pipeline for RL Training
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    • 论文信息与摘要
    • 1 Introduction
    • 2 Pre-training
    • 3 Post-Training
    • 4 Evaluations
    • 5 Limitations
    • 6 Conclusions
    • 7 Acknowledgments
    • References
    • Appendix
    • Appendix A Contributions
    • Appendix B Token Template of Tool Calling
    • Appendix C Evaluation Details
    • Appendix D QK-Clip Does Not Impair Model Quality
    • Appendix E Why Muon is More Prone to Logit Explosion
    • Appendix F K2 Critic Rubrics for General RL
    • Appendix G Engine Switching Pipeline for RL Training
  • 中文全文翻译
    • 论文信息与摘要
    • 1 引言
    • 2 预训练
    • 3 后训练
    • 4 评估
    • 5 局限性
    • 6 结论
    • 7 致谢
    • References
    • Appendix
    • Appendix A 贡献
    • Appendix B 工具调用的 Token 模板
    • Appendix C 评估细节
    • Appendix D QK-Clip 不会损害模型质量
    • Appendix E 为什么 Muon 更容易出现 Logit 爆炸
    • Appendix F 面向通用 RL 的 K2 Critic 评分标准
    • Appendix G 用于 RL 训练的引擎切换流水线
  • 这篇论文能给我带来什么
  • 可以运用在哪些场景
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