Big news: Kimi-K3 by @Kimi_Moonshot is now #1 in the Frontend Code Arena with 1679 pts, surpassing Claude Fable 5.
This is a 17-place jump from Kimi-k2.6 (#18 -> #1).
In Frontend, Kimi-K3 ranked #1 in 6 of 7 domains: Brand & Marketing, Reference-Based Design, Data & Analytics, Consumer Product, Simulations, and Content Creation Tools, landing #2 only in Gaming behind Fable 5.
The full model weights will be released by July 27.
Congrats to the @Kimi_Moonshot team on this major milestone!
לא ברורה הקביעה שלמודלים אין חפיר. בגדול יש חפיר, הוא פשוט לא קלאסי.. אנחנו במצב שבו המודל הכי טוב היום עוזר לבנות את הבא מהר וזול יותר. היתרון מצטבר (compounds) ונשמר אצל הגדולות. מה שקןרה הוא שהמחיר לטוקן אולי נופל, אבל המחיר על אינטליגנציה גבוהה נשאר פרימיום.
בגדול יש חפיר, הוא פשוט לא קלאסי.. אנחנו במצב שבו המודל הכי טוב היום בונה את הבא מהר וזול יותר. היתרון מצטבר ונשמר אצל הגדולות. החברות הסיניות צמצמו את הפער, הרבה בזכות דיסטילציה. זה מקדם אותן ללבל של המודלים הקיימים, לא הבאים (שכבר בפרודקשן). אז המחיר לטוקן אולי נופל, אבל המחיר על אינטליגנציה גבוהה נשאר פרימיום.
@ReemSherman משום מה, אנשים יותר מדי ממהרים ונלהבים לחזות את העתיד, לקבוע עובדות או לנסות ולהדביק טייטלים על התקופה. לא ברור מה המניע הפסיכולוגי מאחורי זה.
איך הגענו לכזו אדישות?
לפני שנתיים, אף מודל לא יכל לכתוב אפליקציה בסיסית כמו שעון מחוגים. היום, בכמה פרומפטים נכונים, אפשר להעלות מוצר בחודשיים וחצי עם 5,000 משתמשים. זה מטורף! ועוד יותר מטורף הוא שזה לא מספיק, כי המודל לא יודע לבנות את הארכיטקטורה נכון. על מה יעשו כתבות עוד שנתיים?
האדופשן של כלי AI בחברות הוא בינארי. או שעובדים משתמשים בהם בצורה נרחבת, או נמנעים מהם לגמרי. יש לזה הרבה סיבות, והן לא באמת משנות. אבל בעיית האדופשן היא מה שהופכת תפקידים כמו FDE או פרויקטים כמו ש�� אובר לקריטיים ולצ��ד חשוב בתהליך שבו אנחנו נמצאים.
Agentic AI adoption is on fire at @Uber, and it's changing the way we build, not just in engineering, but across the entire company.
Today, 99% of our engineers use AI tools. More than 70% of pull requests are attributed to local or cloud agents. And our engineers have built 2,500+ agent skills across the software development lifecycle.
Those numbers are exciting, but they led us to a much bigger question:
How do we bring agentic AI beyond engineering?
Finance. Legal. Operations. Marketing. Customer Support. HR. Procurement.
These functions run on complex workflows that are often manual, highly nuanced, and spread across dozens of systems. You can't automate them effectively by looking at process diagrams or documentation. You have to understand how the work actually gets done.
So we created something called Agentic Pods.
The idea is simple.
We handpicked ~30 of our most AI-proficient engineers (people with deep knowledge of Uber's systems) and paired each of them with a domain expert from a business function.
Then we gave every pod just two weeks.
• Days 1 – 2: Shadow the expert. Observe every step. Document workflows. Ask questions. Build intuition.
• Day 3: Prioritize opportunities based on scale, repetition, business impact, and data availability.
• Days 4 – 5: Build a working agent alongside the person doing the job.
• Days 6 – 9: Validate with several others performing the same work. Does it generalize? Does it actually make their job better?
• Day 10: Ship.
In just the past two months, we've run 16 Agentic Pods across 16 different business functions.
• Capital allocation across 150 cities: 15 hours → 30 minutes.
• Financial pacing reports: 2 days → 10 minutes.
• Marketing web quality assurance: 2 weeks → 50 minutes.
• Support workflow creation: 9,000 manual workflows → self-service automation.
The productivity gains are impressive, but what surprised us most wasn't the speed.
• It was how quickly engineers embedded in unfamiliar domains uncovered opportunities that had been hiding in plain sight.
• The biggest wins rarely come from automating one task. They come from rethinking an entire workflow. Once you redesign the workflow around AI, you often eliminate handoffs, remove unnecessary approvals, replace legacy tooling, reduce vendor spend, and dramatically accelerate decision-making.
• The workflow becomes the unit of automation - not the individual task.
• The most impactful agent skills cut across teams, orgs, functions, tools, and systems.
The biggest lesson? The best AI opportunities are rarely visible from the outside.
You discover them by sitting next to the people doing the work, understanding every friction point, and building with them, not for them.
We're now forming a dedicated team to scale this further and go deeper. They'll deeply understand the work, redesign it from the ground up, and use AI to fundamentally change how the business operates.
It's exciting times!
אנחנו לא בבועה.
ה-AI Stack:
1.אנרגיה
2.תשתית
3.מודלים
4.Applications
5.הפצה
5 לא רלוונטי. 1 מתקדם לאט, צוואר בקבוק, ההשקעות והסנטימט די תואמים את המצב. 4 בסייקל רגיל - זורם הרבה כסף, רוב הסטארטאפים יסגרו, השאר ימכרו/יהפכו לחברות ענק. 2 ו-3 קשורים זה בזה - כל עוד המוצר ממשיך להתפתח, ה-scaling law קיים, הביקוש גדול מההיצע, התחרות אינטנסיבית וכבר מתחילים לראות ROI המצב בריא.
בום טכנולוגי =! בועה.
@DariaShlai32576 ראית את הסרטון?
הוא באמת לא מתעסק שם בפוליטיקה מפלגת ועם רפרנס לסרטון הקודם שמציג מסר מאחד.
מעבר לזה, בוא באמת הציג תוכניות ענייניות בשבועות האחרונים.
בקיצור, הוא באמת עומד במה שאמר.
@eranshir The biggest losers here will be the Chinese. No sane company would hand a Chinese model its entire data corpus, especially if what Karp said is true.
@naamuli84 בלי קשר למי צודק, כל הרעיון של ויכוח הוא חילופי דעות עם אנשים שאנחנו לא מסכימים איתם. ��גבר מקהלת״ ששוטח טיעונים מנומקים הוא בדיוק הבן אדם איתו ירצה להתווכח כל מי שמאמין בפלורליזם ושיח.
@Assaf_Nathan קודם כל, אין אף אינדיקציה לבועה, בטח שלא בכל מה שאתה מקטלג כAI.
שנית, נניח ויש בועה היום, זה לא אומר שלפני שנתיים זה היה נכון.
בקיצור, להגיד ״צדקתי״ לא הופך אותך לצודק.
@OriKatz3 איך אפשר לקבוע בכזו נחרצות שזה לא נכון? מניין אתה יודע מה היה המודיעין שקיבלה הממשלה ואיך ממשלה אחרת, פחות צינית, פנאטית וחסרת אחריות, הייתה מגיבה למודיעין הזה? הנחרצות שלך, ושלה, היא השגויה לא הטענה.