أخبار Gate، في 17 مارس، أصدرت شركة Moonshot على منصة X تقريرًا تقنيًا حول تقنية Attention Residuals، حيث اقترحت استبدال الروابط المتبقية الثابتة في Transformer بآلية الانتباه، مما يمكن أن يوفر 25% من قوة الحوسبة عند استخدام نموذج Kimi Linear 48B، مع زيادة زمن الاستدلال بأقل من 2%. وعلق إيلون ماسك على المنشور قائلاً "عمل رائع من Kimi"، وردت شركة Moonshot رسميًا على Weibo اليوم قائلة "صنع صواريخك أيضًا جيد جدًا!".

كما أُشير في التغريدة إلى أحد المؤلفين المشاركين في الورقة البحثية: تشن غوانغيو (بالإنجليزية: Nathan)، الذي يبلغ من العمر 17 عامًا ويواصل دراسته في المرحلة الثانوية. والمؤلفان الآخران المشاركان هما سو جيانلين، مبتكر تقنية RoPE (ترميز الموقع الدوار)، والمؤلف الأول لمشروع Kimi Linear، Zhang Yu. انضم تشن غوانغيو إلى Moonshot في نوفمبر 2025، وبدأت رحلته في تعلم التعلم الآلي من خلال مشروع Flash Linear Attention المفتوح المصدر على GitHub.

كما رد تشن غوانغيو على النقاشات على منصة X، موضحًا أن ورقة بحثية تتضمن "تصميم خوارزميات والبنية التحتية، مع دعم لكل من التجارب والنظرية، من غير المحتمل أن يكتبها شخص واحد"، مؤكدًا أن فريق Kimi يشارك الجميع في العمل، وأن Yu Zhang و Su Jianlin مساهمان متساويان، محذرًا الجميع من "عدم تصديق الشائعات".

ويظهر حساب تشن غوانغيو على LinkedIn أن مدرسته هي 惠州贝赛思 (Basis International Park Lane Harbour). وتعد Moonshot Academy الجهة المنظمة لمسابقة "Moonshot 48" للهاكرز من طلاب المدارس الثانوية التي أقيمت في مارس 2025، حيث فاز تشن غوانغيو بالمركز الأول في هذا الحدث.

عرض المصدر

إخلاء المسؤولية: قد تكون المعلومات الواردة في هذه الصفحة مستمدة من مصادر خارجية وهي للمرجعية فقط. لا تمثل هذه المعلومات آراء أو وجهات نظر Gate ولا تشكل أي نصيحة مالية أو استثمارية أو قانونية. ينطوي تداول الأصول الافتراضية على مخاطر عالية. يرجى عدم الاعتماد حصرياً على المعلومات الواردة في هذه الصفحة عند اتخاذ القرارات. لمزيد من التفاصيل، يرجى الرجوع على إخلاء المسؤولية.

تعليق

0/400

لا توجد تعليقات