Without a doubt, one of the most impressive open source models ever released.

نموذج Kimi K2 Thinking، الذي تم إصداره في 12 نوفمبر 2025، يُعتبر واحدًا من أكثر نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر إثارة للإعجاب. تم تصميم هيكله للتفكير على المدى الطويل، مما يعزز قدراته في حل المشكلات المعقدة. هذا التطور مهم لأنه يمثل قفزة إلى الأمام في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، مع إمكانية التأثير على مجالات متعددة تعتمد على عمليات التفكير واتخاذ القرار المتقدمة.

El modelo Kimi K2 Thinking, lanzado el 12 de noviembre de 2025, es considerado uno de los modelos de IA de código abierto más impresionantes. Su arquitectura está diseñada para el razonamiento a largo plazo, lo que mejora sus capacidades en la resolución de problemas complejos. Este desarrollo es significativo ya que representa un avance en la tecnología de IA, con el potencial de impactar en diversos campos que dependen de procesos avanzados de razonamiento y toma de decisiones.

Le modèle Kimi K2 Thinking, publié le 12 novembre 2025, est salué comme l'un des modèles d'IA open source les plus impressionnants. Son architecture est conçue pour le raisonnement à long terme, ce qui améliore ses capacités à résoudre des problèmes complexes. Ce développement est significatif car il représente un bond en avant dans la technologie de l'IA, pouvant impacter divers domaines qui dépendent de processus de raisonnement et de prise de décision avancés.

The Kimi K2 Thinking model, released on November 12, 2025, is hailed as one of the most impressive open-source AI models. Its architecture is designed for long-horizon reasoning, which enhances its capabilities in complex problem-solving. This development is significant as it represents a leap forward in AI technology, potentially impacting various fields that rely on advanced reasoning and decision-making processes.

The Sequence AI of the Week #753: Inside Kimi K2 Thinking: The Architecture of Long-Horizon Reasoning

Here's everything you need to know about the latest smart ring by Oura, based on a wearable expert's real-world usage.

Is the $500 Oura Ring 4 Ceramic worth it? I wore one for a month, and here's my advice

Samsung's QN90F QLED delivers great streaming and gaming performance, making it a strong holiday value.

Why I recommend this Samsung QLED TV over pricier OLED models in 2025 - and don't regret it

<h1>
 
 
 AI Amnesia: Erasing Knowledge Without a Trace
</h1>

Imagine your AI model accidentally learned something it shouldn't have – sensitive customer data, for example. Current methods for deleting this information often require retraining the entire model, an expensive and time-consuming process. What if we could surgically remove that knowledge without starting from scratch?

The key lies in a novel approach: creating artificial "forgetting cues." We're teaching the model to unlearn specific data patterns by exposing it to carefully crafted synthetic examples. These examples are designed to strongly contradict the information we want the model to forget, effectively overwriting the problematic associations in its memory. This works even if you don’t have access to the original data you need to erase.

Think of it like this: you're trying to forget a bad song stuck in your head. Instead of trying to actively suppress it (which rarely works), you blast an even more catchy song. The new song overwrites the old one, effectively erasing it from your mental playlist.

Benefits of Selective Forgetting:

<ul>
<li> Enhanced Data Privacy: Remove sensitive data without compromising the overall model's performance.</li>
<li> Reduced Retraining Costs: Avoid full model retraining, saving significant time and resources.</li>
<li> Improved Model Security: Eliminate vulnerabilities introduced by unintentionally learned patterns.</li>
<li> Adaptable Learning: Enables continuous refinement of AI models based on evolving data landscapes.</li>
<li> Compliance Ready: Supports compliance with data privacy regulations like GDPR.</li>
<li> Scalable Solutions: Works efficiently even with limited access to training data.</li>
</ul>

Practical Tip: One challenge is ensuring the synthetic data accurately targets the information you want to remove without negatively impacting the model's ability to generalize. Rigorous testing and validation with holdout datasets are crucial.

The promise of AI that can truly 'forget' opens exciting possibilities for responsible AI development. By enabling precise data deletion, we pave the way for more secure, compliant, and adaptable machine learning systems. Imagine AI models that can adapt to changing ethical guidelines or quickly unlearn incorrect information, all without massive retraining efforts. This is a crucial step towards trustworthy and responsible AI that respects data privacy and aligns with societal values. Future exploration could include extending this to different data modalities and model architectures.

Related Keywords: machine unlearning, data privacy, few-shot learning, zero-shot learning, synthetic data, model editing, catastrophic forgetting, incremental learning, continual learning, deep learning, neural networks, data security, algorithmic fairness, responsible ai, ethical ai, federated unlearning, privacy-preserving ai, model retraining, AI governance, data deletion, GDPR compliance

يتناول المقال نهجًا جديدًا لمعالجة مشكلة نسيان الذكاء الاصطناعي، حيث قد تحتفظ نماذج الذكاء الاصطناعي عن غير قصد بمعلومات حساسة. تتطلب الطرق التقليدية لحذف هذه البيانات غالبًا إعادة تدريب كاملة للنموذج، وهو ما يعد مكلفًا ويستغرق وقتًا. تتضمن التقنية الجديدة إنشاء 'إشارات نسيان' اصطناعية تساعد النموذج على نسيان أنماط بيانات معينة من خلال تعريضه لأمثلة صناعية تتناقض مع المعلومات غير المرغوب فيها، مما يسمح بإزالة المعرفة المستهدفة دون الحاجة للوصول إلى البيانات الأصلية.

El artículo aborda un nuevo enfoque para tratar el problema de la amnesia de la IA, donde los modelos de IA pueden retener inadvertidamente información sensible. Los métodos tradicionales para eliminar estos datos a menudo requieren un reentrenamiento completo del modelo, lo que es costoso y lleva tiempo. La nueva técnica implica crear 'señales de olvido' artificiales que ayudan al modelo a desaprender patrones de datos específicos al exponerlo a ejemplos sintéticos que contradicen la información no deseada, permitiendo así la eliminación selectiva de conocimientos sin necesidad de acceder a l…

L'article traite d'une nouvelle approche pour résoudre le problème de l'amnésie de l'IA, où les modèles d'IA peuvent involontairement conserver des informations sensibles. Les méthodes traditionnelles pour supprimer ces données nécessitent souvent un réentraînement complet du modèle, ce qui est coûteux et long. La nouvelle technique consiste à créer des 'cues d'oubli' artificiels qui aident le modèle à désapprendre des schémas de données spécifiques en lui présentant des exemples synthétiques qui contredisent les informations indésirables, permettant ainsi une suppression ciblée des connaissan…

The article discusses a novel approach to address the issue of AI amnesia, where AI models may inadvertently retain sensitive information. Traditional methods for deleting such data often require complete retraining of the model, which is costly and time-consuming. The new technique involves creating artificial 'forgetting cues' that help the model unlearn specific data patterns by presenting it with synthetic examples that contradict the unwanted information, allowing for targeted knowledge removal without needing access to the original data.

AI Amnesia: Erasing Knowledge Without a Trace

Baseus' Enercore CG11 travel adapter is one of the better designed ones I've tested, although its best feature isn't immediately apparent.

Traveling soon? Why this one charger is the only one you'll ever need to pack

Turning materials like wood chips, crop residues and municipal solid waste into fuels and chemicals is important for our country's energy independence.

طور الباحثون نماذج حاسوبية متقدمة تهدف إلى تحسين التنبؤات لعمليات طحن الكتلة الحيوية. تركز هذه الابتكارات على تحويل مواد مثل رقائق الخشب، بقايا المحاصيل، والنفايات الصلبة البلدية إلى وقود ومواد كيميائية قيمة، وهو أمر مهم لتعزيز استقلالية الطاقة في البلاد. من المتوقع أن تعمل النماذج على تحسين كفاءة معالجة الكتلة الحيوية، مما يساهم في حلول الطاقة المستدامة.

Investigadores han desarrollado modelos informáticos avanzados destinados a mejorar las predicciones para los procesos de molienda de biomasa. Esta innovación se centra en convertir materiales como astillas de madera, residuos de cultivos y residuos sólidos municipales en combustibles y productos químicos valiosos, lo que es crucial para mejorar la independencia energética del país. Se espera que los modelos optimicen la eficiencia del procesamiento de biomasa, contribuyendo así a soluciones energéticas sostenibles.

Des chercheurs ont développé des modèles informatiques avancés visant à améliorer les prévisions pour les processus de broyage de la biomasse. Cette innovation se concentre sur la conversion de matériaux tels que les copeaux de bois, les résidus de culture et les déchets solides municipaux en combustibles et produits chimiques précieux, ce qui est crucial pour renforcer l'indépendance énergétique du pays. Les modèles devraient optimiser l'efficacité du traitement de la biomasse, contribuant ainsi à des solutions énergétiques durables.

Researchers have developed advanced computer models aimed at improving predictions for biomass milling processes. This innovation focuses on converting materials such as wood chips, crop residues, and municipal solid waste into valuable fuels and chemicals, which is crucial for enhancing energy independence in the country. The models are expected to optimize the efficiency of biomass processing, thereby contributing to sustainable energy solutions.

Researchers develop computer models for better biomass milling predictions

The most interesting aspect of the latest Even Realities glasses may be their limitations.

I've tried several AI smart glasses (including Meta Ray-Bans) in 2025 - these are the most comfortable

The Sequence Knowledge #756: The Simplest Approach to Synthetic Data Generation

World models dominated last week in AI but that wasn't all.

في الأسبوع الماضي في الذكاء الاصطناعي، كانت النماذج العالمية هي التركيز الرئيسي، مما أظهر تقدمًا في الذكاء الاصطناعي. يبرز هذا التطور التطور المستمر لتقنيات الذكاء الاصطناعي وتطبيقاتها عبر مختلف القطاعات. تكمن أهمية هذه التقدمات في قدرتها على تحسين عمليات اتخاذ القرار وزيادة الكفاءة في العديد من المجالات.

La semana pasada en IA, los modelos mundiales fueron el enfoque principal, mostrando avances en inteligencia artificial. Este desarrollo resalta la evolución continua de las tecnologías de IA y sus aplicaciones en diversos sectores. La importancia de estos avances radica en su potencial para mejorar los procesos de toma de decisiones y aumentar la eficiencia en numerosos campos.

La semaine dernière, les modèles mondiaux ont dominé le domaine de l'IA, mettant en avant des avancées dans les technologies d'intelligence artificielle. Ce développement souligne l'évolution continue des technologies de l'IA et leurs applications dans divers secteurs. L'importance de ces avancées réside dans leur potentiel à améliorer les processus décisionnels et à accroître l'efficacité dans de nombreux domaines.

Last week in AI, world models were the primary focus, showcasing advancements in artificial intelligence. This development highlights the ongoing evolution of AI technologies and their applications across various sectors. The significance of these advancements lies in their potential to enhance decision-making processes and improve efficiency in numerous fields.

The Sequence Radar #755: Last Week in AI: Worlds Built, Models Refined, and Legends Move On

A pragmatic view of some of the biggest quesitons about AI in mathematics.

تستكشف رأي تسلسل #754 النقاش المستمر بين النهجين العام والمتخصص في مجال الذكاء الاصطناعي الرياضي. يتناول المقال أسئلة حاسمة حول فعالية ومستقبل هذين المدرستين الفكريتين في تقدم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الرياضيات.

La Opinión de The Sequence #754 explora el debate en curso entre los enfoques generalistas y especializados en el ámbito de la IA matemática. Aborda preguntas críticas sobre la efectividad y el futuro de estas dos escuelas de pensamiento en el avance de las aplicaciones de inteligencia artificial en matemáticas.

L'opinion de The Sequence #754 examine le débat en cours entre les approches généralistes et spécialisées dans le domaine de l'IA mathématique. Elle aborde des questions critiques concernant l'efficacité et l'avenir de ces deux écoles de pensée dans l'avancement des applications de l'intelligence artificielle en mathématiques.

The Sequence Opinion #754 explores the ongoing debate between generalist and specialist approaches in the realm of mathematical AI. It addresses critical questions regarding the effectiveness and future of these two schools of thought in advancing artificial intelligence applications in mathematics.

The Sequence AI of the Week #753: Inside Kimi K2 Thinking: The Architecture of Long-Horizon Reasoning

Was this article worth reading? Share it