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🐎月之暗面/Kimi 创始人杨植麟 2014清华特奖答辩 2014年，清华本科生特等奖学金答辩现场，唐杰站在台上推荐杨植麟：“他是我这几年见过最优秀、最有天赋的学生。” 当时，唐杰是杨植麟的科研导师。如今，他已成为智谱的创立发起人、首席科学家；当年那个说要“用数据改变世界”的本科生，也创办了月之暗面。 视频里的杨植麟，90%的专业课成绩在95分以上，所有程序设计课程均为满分，成绩位列年级第一。一年时间里，他以第一作者身份在KDD、WSDM、CIKM发表三篇论文，算法被腾讯、新浪、华为等公司采用，还带队击败斯坦福、哥伦比亚等研究机构，拿下全球癌症预测大赛冠军。 科研之外，他还创办了校园乐队Splay，既是鼓手，也是主要的词曲作者。答辩时，他说：“这是计算机科学最好的时代。” 12年后，Kimi K3火爆全球AI圈。再回看这段珍贵视频，会发现许多故事早已写下伏笔：唐杰与杨植麟后来分别站在智谱和月之暗面的技术前线，两家公司也已进入全球大模型竞争的核心牌桌。 那个想用数据改变世界的年轻人，仍在沿着当年的方向向前走

Kimi K3大火，创始人杨植麟在卡内基梅隆大学的博士生导师@rsalakhu 也被炸了出来，在推特上说他很荣幸曾经教过杨植麟。 于是很多MAGA出来喷他，说他是在给对手培养人才，Russ也很无奈，这不正是你们希望的吗，收紧移民政策把外国人赶回去，怎么现在又不爽了？ 他也透露了一些细节，杨植麟如果愿意留在美国，其实是有很多机会的，因为自己曾是苹果AI实验室的主管，借着这层关系，Tim Cook托人来问过杨植麟有没有兴趣加入苹果，但杨植麟的回复是，如果不独立创业一次，自己会后悔一辈子。 评论区倒是吵得沸沸扬扬，很有当年简中互联网统计清华北大有多少人出国留学并再也不回来的势头，只能说风水轮流转了。 我来贴一些锐评： - 如果我们需要顶级人才留下来，就必须先解决一些关键问题，比如种族主义和歧视的混合文化、没有免于恐惧的自由、缺少改善生活的基础建设等等，这些问题已经积累到了让人不再向以前那样有动力去拼命争取移民权了； - 移民政策烂到家了，你们指望像杨植麟这样的人可以被H1B或是一份苹果公司的工作就给打发了，然后感激涕零得誓死效忠？别逗我笑了； - 在美国，杨植麟的事业巅峰可能就是一个创业公司的早期成员，然后勉强作为一个技术苦力去给印度CTO汇报工作； - 很简单，你可以靠签证在美国打工，但无法创建一家自己的公司，是美国没有能力接住他的野心； - 哪怕签证也许没那么重要，重要的是美国的表态是不欢迎外国人「抢走」本国人工作的，与此同时中国正在积极建立一个关于人才荣归故里的系统，H1B抽签对于高学历人才来说是一种羞辱； - 666，大伙的态度从「滚回你的国家」到「为什么不留下来」之间摇摆的速度真是让人叹为观止啊⋯⋯

Kimi K3 和 Qwen3.8 前后发新模型，都说自己仅落后 Fable5，K3 套餐现在抢都抢不到，千问还是随便买，我干脆买来测一测到底有没有那么强！！！ 结果让我很震惊，某些情况下国产模型做的比 Fable5 还好，并且 Qwen3.8 同一个任务比 Fable5、K3便宜5-10倍，详细聊一聊： 第一个活，让 Qwen3.8、KimiK3、Fable5 复刻 macOS，同样一条一条 prompt（具体对比参考视频）： Qwen 3.8 做的最好，一口气写1500 多行代码，菜单栏、Dock 弹性动画、可拖拽窗口等基础的不说，Spotlight、终端、通知中心全都真的能用。这是三板中能做得最全的，UI 也是最舒服的。 第二个活，让它写一个植物大战僵尸那样的塔防游戏。植物、僵尸、阳光经济、10 波进攻，最后一波有僵王坐镇，每条路还配了救场小推车。点开就能玩，同样一句话完成。 中间还顺手让它搓了个黄金矿工，像素怀旧风，放钩抓金块、炸药、道具商店、关卡倒计时全有，一次成型零报错。 然后计算了一下Token消耗和价格，这几个活加起来，Qwen3.8 花 4 毛钱，我以为自己少数了俩零，Fable 5 折算 5块4，K3 收了我 3块4。。。 同样的题三个模型的测试下来都能交货，但测完我的结论是： 国产这俩说仅落后 Fable 5，还真不算吹，差距已经缩小。但价格上 Qwen3.8 确实香，限时优惠+39 块上车不限购，烧 token 多但还是最便宜，而且这还只是预览版，2.4T 参数的正式版说是很快开源。 所以说，国产模型现在都很不错，兄弟们，你会选哪家呢🤔

Kimi-K3 全方位实测! 我竟然打游戏输给了她?! 给大家带来Kimi-K3全方位编程能力实测! 包含前端, 后端, Agent能力. 并且包含现有SOTA级别模型横评! 这次 Kimi-K3 交了一个让我都意想不到的成绩, 甚至让我怀疑Scaling Law还远未结束! 下一个是不是要出10T参数量的模型! 本次测试直接把我几个测试集都要打到头了, 前端测试是淘汰的最快的, 我还以为这几个能撑下半年, 结果现在就撑了2个月. 后端的向量数据库测试大概还有几个算法变种可以优化, 然后就到头了, 除非未来的模型能自己发明新算法(那这妥妥AGI了). 测试唯一还需要提升的是Agent能力, 当然不是说Agent能力不行, 而是距离榜首还有一些提升空间. 总之, 现在唯一需要考虑的是, 完了, 又一个 CodingPlan 套餐要断货抢不到了.... #kimik3# #月之暗面# #AIAgent# #多模态大模型# #VibeCoding# #VibeGaming#

kimi-k3 测试速报! 前端这效果太猛了! Kimi-K3 刚刚发布! 赶紧给大家带来测试速报! 效果巨好! 无论是建模精确度还是粒子效果, 甚至复杂的shader内联代码都能one-pass, 相当猛! 稍后给大家带来详细测试! 记得点关注不迷路! 测试prompt在这里, 开源的: #kimik3#

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模型刚出生那会儿，用的哪块显卡，居然能查出来？🔍 11 月 12 日，前 OpenAI 研究员 Will DePue 的团队发了份报告：6 个中国开源模型的权重里，藏着英伟达 Blackwell 芯片的指纹。 原理说人话就是：模型出生前先撒一把随机初始值，撒在哪块卡上，落点就不一样。训练时没碰过的词，初始值还留在权重里，一对就对上了。 点名的有 DeepSeek-V4-Flash，证据 1385 个标准差，报告称"结论性"；还有 V4-Pro、Kimi K3、K3.1-Pro、MiniMax-M3、蚂蚁 Ling-3.1-flash。 六万亿种组合里瞎猜只能到 8 个标准差，这六个全都远远甩开。 但报告自己划了线：只能证明"一开始用的是这批卡"，证明不了卡在哪、怎么来的、算不算违规。查证脚本公开，笔记本几秒就能跑一遍。 说白了，以前查芯片走私靠报关单、靠线人，现在靠下载权重、跑个脚本——查案的工具先变了🤯 以后每个开源模型发布，是不是都得先过一遍"验卡"？你跑不跑这个脚本？