یکی از مهندسان مایکروسافت (که در بخش ویندوز کار نمیکنه) یک توزیع جدید لینوکسی به نام AnduinOS ساخته که بر مبنای Ubuntu هست و ظاهری شبیه به ویندوز 11 داره که اون رو برای کسانی که به تازگی قصد مهاجرت به لینوکس دارن کاربردی میکنه و برای انجام کارهای مختلف مناسب هست.

این توزیع از اینجا قابل دانلود هست.

🔎 xda-developers

📍 @TechTube

شرکت گارمین اعلام کرده که اپ Google Maps حالا برای ساعتهای هوشمند این شرکت در دسترس هست و کاربران میتونن مسیریابی مسیر مدنظرشون رو از گوشی برای ساعت بفرستن.

برخلاف نسخه WearOS گوگل مپ، این اپ در ساعتهای گارمین امکانات ساده ای داره و فقط امکان ناوبری مسیر از پیش تعیین شده مثلا تا 10 متر دیگر به راست بپیچید رو به کاربران ارائه میده.

🔎 9to5google

📍 @TechTube

شرکت Moonshot AI از مدل اوپن سورس جدید خودش به اسم Kimi K2 رونمایی کرده؛ یه مدل قدرتمند با ساختار Mixture-of-Experts که توی هر بار استفاده، ۳۲ میلیارد پارامتر فعال داره و در مجموع، به عدد خیره‌کننده‌ی ۱ تریلیون پارامتر می‌رسه. Kimi K2 نه‌تنها توی تسک‌هایی مثل دانش عمومی، ریاضیات و برنامه‌نویسی عملکرد درخشانی داره، بلکه برای انجام وظایف عامل‌محور (agentic tasks) هم بهینه‌سازی شده؛ یعنی فقط جواب نمی‌ده، خودش می‌فهمه باید چی کار کنه و اجراش می‌کنه. Moonshot دو نسخه از این مدل رو منتشر کرده: نسخه‌ی Base برای پژوهشگرها و توسعه‌دهنده‌هایی که می‌خوان مدل رو به دلخواه خودشون تغییر بدن، و نسخه‌ی Instruct که برای استفاده‌ی آماده در تجربه‌های چت و اجرای وظایف طراحی شده.

یکی از ویژگی‌های جالب Kimi K2 اینه که فقط به سؤال‌ها جواب نمی‌ده، بلکه می‌تونه خودش از ابزارها استفاده کنه و یه پروژه رو تا انتها ببره جلو. توی یه نمونه تحلیل داده، Kimi K2 با استفاده از ۱۶ مرحله‌ی کدنویسی در IPython، داده‌های حقوق سال‌های ۲۰۲۰ تا ۲۰۲۵ رو بررسی کرده و تأثیر «نسبت دورکاری» روی حقوق رو توی سطوح مختلف تجربه‌ی شغلی تحلیل کرده. این مدل نه‌تنها تحلیل آماری انجام داده و نمودار ساخته، بلکه در نهایت یه وب‌سایت کامل با شبیه‌ساز تعاملی ساخته که کاربر می‌تونه اطلاعات خودش رو وارد کنه و ببینه دورکاری براش خوبه یا نه.

از لحاظ فنی، Kimi K2 توی بنچمارک‌های مهمی مثل LiveCodeBench، OJBench، SWE-bench و AIME، عملکرد فوق‌العاده‌ای داشته و تونسته بعضی از مدل‌های بزرگ دیگه مثل GPT-4، Claude 4 و Gemini 2.5 رو پشت سر بذاره یا باهاشون رقابت کنه. این مدل به‌ویژه توی وظایف عامل‌محور، عملکردی داره که باعث شده توی دسته‌ی non-thinking models به یکی از بهترین‌ها تبدیل بشه.

‏Kimi K2 با یه بهینه‌ساز جدید به اسم MuonClip آموزش دیده؛ نسخه‌ی پیشرفته‌تر Muon که از تکنیکی به اسم qk-clip استفاده می‌کنه تا مشکل ناپایداری آموزش رو حل کنه. این مدل با بیش از ۱۵.۵ تریلیون توکن آموزش دیده و تیم Moonshot برای افزایش هوشمندی مدل، از داده‌سازی وسیع عامل‌محور و یادگیری تقویتی عمومی استفاده کرده. این یادگیری باعث شده مدل بتونه حتی برای کارهایی که معیار مشخصی ندارن (مثل نوشتن گزارش یا مدیریت ابزارها) هم تصمیم‌گیری کنه.

‏Kimi K2 از امروز روی وب‌سایت kimi.com در دسترس عموم قرار گرفته و کاربران می‌تونن به‌صورت رایگان ازش استفاده کنن. نسخه‌ی API هم ارائه شده که با استانداردهای OpenAI و Anthropic سازگاره و برای ساخت اپ‌های عامل‌محور قابل استفاده‌ست. هنوز ورودی تصویری به این مدل اضافه نشده و گاهی ممکنه توی تسک‌های پیچیده خروجی ناقص بده، ولی Moonshot وعده داده این محدودیت‌ها توی نسخه‌های بعدی برطرف می‌شن.

@aipulse24