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Moonshot AI创始人杨植麟发布40分钟视频，详细拆解Kimi K2模型训练过程，仅花费460万美元，并在8模型编程大战中击败GPT-5.5等夺得第一，展现小团队通过架构优化颠覆传统堆算力模式。
本文介绍了一个框架，利用七个特定的 Claude 子代理自动完成研究、编辑、项目管理和财务分析等角色，从而有效替代高成本团队。
RAO（递归智能体优化）是一种端到端强化学习方法，用于训练大语言模型智能体生成、协调并委托给自身的递归副本（这些副本本身也可以生成其他智能体），将递归推理转化为可学习的能力。