The goal is to post-train Kimi-K2-Thinking. My success criteria is both qualitative and quantitative: loss should go down and the model should change behavior in line with the dataset we train on.
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声为科技提出“前端低成本信息感知装备 + 后端高性能算法解决方案” ,简单来说,就是将过去动辄上千万、体积庞大的单套水声探测系统,拆解、精简为可批量部署的微型化、低成本感知节点,通过大量节点的组网协同,实现对特定海域的“面状”覆盖和持续监控,从而在降低部署成本的同时,又能在整体效能上超越少量高性能单点装备。。超级工厂对此有专业解读
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