Publicado em 29 de setembro de 2026, o registro descreve KITE, um paradigma de scaling que combina scaling com upcycling e expande componentes do decoder que reutilizam um KV cache gerado por um prefiller menor.
Publicado em 29 de setembro de 2026, o MiMo RL Environment Explorer é apresentado como um espaço interativo para inspecionar ambientes de aprendizado por reforço do MiMo-V2.6 e executar rollouts.
Publicação de 29 de setembro de 2026 descreve um modelo 7B que atualizou continuamente seus pesos com dados de mercados de previsão e passou por backtests ao longo de 390 dias. Segundo o trabalho, ele superou vários modelos maiores no mesmo ambiente de teste.
A abordagem destila modelos de linear attention em contextos longos e, segundo o relato, recupera o retrieval de full attention e alcança 83–93% do desempenho em raciocínio matemático com 3 bilhões de tokens.
Artigo publicado em 29 de setembro de 2026 testa destilação on-policy com uma única query em matemática, código, seguimento de instruções e uso agentic de ferramentas.
Publicado em 29 de setembro de 2026, o PTXBench avalia kernels de multiplicação de matrizes e attention gerados por modelos em PTX específico para H100 e B200.
Publicado em 29 de setembro de 2026, o registro descreve o RESA, uma proposta de residual estimation para recuperar contexto ignorado quando a sparse attention seleciona apenas parte do KV cache. O post afirma que a técnica não acrescenta custo computacional.
Anunciado em 29 de setembro de 2026, o TIRx Harness é um harness de compilador aberto para agentes explorarem, depurarem e otimizarem kernels GPU, com análise de compilador, catálogo, especificações de hardware e avaliação remota.
Publicado em 29 de setembro de 2026, o registro descreve o uso da macro `mlir!` em Vx para converter MLIR diretamente em instruções de contagem de zeros à esquerda, sem rotinas manuais específicas para cada hardware.
Publicado em 28 de setembro de 2026, o texto relata que agentes de design de kernels geraram e otimizaram implementações de Kimi Delta Attention, com desempenho de até 2,96× o do FlashKDA em B300 e um décimo do erro de estado.
Publicado em 28 de setembro de 2026, o artigo descreve um método hierárquico de seleção de blocos para atenção esparsa em contextos longos, reduzindo o custo de O(N²) para O(N log N).
Publicado em 28 de setembro de 2026, o conjunto apresenta 200 ambientes para estudar aprendizado por reforço em tarefas desafiadoras, abertas e de longo horizonte.
Publicado em 28 de setembro de 2026, o relato descreve uma técnica que ordena representações neurais ou mudanças de pesos de fine-tuning pela influência sobre o comportamento preservado sob intervenções suaves.
Publicado em 28 de setembro de 2026, o texto apresenta o modelo Vx, que descreve capacidade, conexões e visibilidade da memória para verificar programas. O post relata dois erros de capacidade encontrados em um laptop sem GPU.
Publicado em 28 de setembro de 2026, o material apresenta o Self-Distilled Reasoner, uma abordagem de self-distillation on-policy para modelos de linguagem. A prévia descreve trajetórias amostradas pelo student e supervisão densa do teacher em nível de token.