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结合最新的市场动态,What about HuggingFace? It has basically everything. Kimi-k2-thinking is available along with a config and modeling class which seems to support and implement the model. The HuggingFace model info doesn’t say whether training is supported, but HuggingFace’s Transformers library supports models in the same architecture family, such as DeepSeek-V3. The fundamentals seem to be there; we might need some small changes, but how hard can it be?
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从长远视角审视,如此资金充裕的企业,为何要免费开放核心模型?答案可能是:这是Physical Intelligence最具深意的商业策略。
更深入地研究表明,这种“反常规”决策,在张雪创业历程中并非个例。
值得注意的是,直到AVP问世,谷歌立即决定跟进。但随即发现AVP未达预期。两大关键因素:价格过高,重量过大。高价导致开发者兴趣缺缺,认为短期难成规模。过重则影响用户长期佩戴意愿。
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