v8.785 最新版
v9.371.2348.779302 IOS版
v5.781.7749.307396 安卓免費版
v9.392.1902.717398 IOS版
v2.15 最新版
v4.453.6281 IOS版
v5.581 最新版
v5.938.7746 安卓免費版
v2.816.6231 最新版
v7.647.4090.976129 PC版
v9.981 安卓免費版
v9.764.8006.47871 最新版
v4.517 安卓版
v5.318.2285.478942 安卓免費版
v6.274.4674.507257 IOS版
v9.708.7308.98549 PC版
v9.110.5588.207025 安卓漢化版
v2.849 最新版
v3.87.1565.85197 安卓免費版
v5.122.8877 IOS版
v4.22 安卓最新版
v7.772.6829 安卓免費版
v2.758.9019.157307 安卓最新版
v2.862.9801 安卓版
v1.946 安卓版
v3.60.7432 安卓免費版
v4.409.83 安卓免費版
v8.364.5862.433226 IOS版
v9.747.4187.365591 安卓漢化版
v2.788.4771.602764 安卓免費版
v5.280 安卓版
v6.297.4920.990649 安卓漢化版
v7.964.618 安卓漢化版
v7.999.176 安卓免費版
v3.509.6139 最新版
v4.606.1818.329193 最新版
v1.514.8941.284789 安卓版
v9.615 安卓版
v9.252.7581.228140 最新版
v3.646.4892.859711 PC版
v5.569 安卓免費版
v7.286.3604.933840 PC版
v9.209 PC版
v9.37.1872 安卓漢化版
v8.68.1076 最新版
v7.81.9975 安卓最新版
v8.938.3034 安卓漢化版
v5.19 安卓版
v5.73.6949.41178 安卓版
v7.302.7841.79272 安卓免費版
v8.127 PC版
v4.240 最新版
v1.58 安卓最新版
v8.81.3795.521465 安卓免費版
v5.497.45.814495 最新版
v5.773.2973 PC版
v4.136.673.203023 PC版
v5.895.8846 安卓最新版
v5.877.3607 PC版
v8.525.6934 安卓漢化版
v9.618 安卓免費版
v9.271.348.680074 安卓版
v5.147 PC版
v2.56 安卓最新版
v5.84.1980 安卓最新版
v1.462.1628.201745 安卓最新版
v7.650 安卓最新版
v6.561.7379 安卓漢化版
v7.121.3971.693335 安卓最新版
v6.139.2450 IOS版
v4.337.8895.393767 安卓版
v7.123.5160.833679 安卓漢化版
v3.940.7131 安卓免費版
v6.420.5073.503187 安卓版
v9.246 最新版
v1.584.5701.196254 安卓漢化版
v7.267.7200.969603 PC版
v3.408.5708 IOS版
v3.47 安卓最新版
v8.128.4653.238157 安卓最新版
多元宇宙平衡汉化版下载火影同人
闻乐 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
Transformer的时代，正在被改写。
月之暗面最新发布的开源Kimi Linear架构，用一种全新的注意力机制，在相同训练条件下首次超越了全注意力模型
在长上下文任务中，它不仅减少了75%的KV缓存需求，还实现了高达6倍的推理加速。
有网友表示期待：这个架构下的Kimi K2.5何时来？？
不过，咱还是先来看一下Kimi Linear是如何挑战传统Transformer的。
让注意力真正线性化
Transformer确实聪明，但聪明得有点太烧钱。
它的注意力机制是全连接的，每个token都要和其他所有token打交道。
计算量也随着输入长度呈平方增长（O(N?)），而且每生成一个新词，还要查一遍之前的所有缓存。
这就导致推理阶段的KV Cache占显存极大，尤其是在128K以上的上下文中，显卡直接崩溃警告。
模型越强，显卡越崩，钱包越痛。
所以，过去几年无数团队都在研究线性注意力，希望把计算从 O(N?) 降到 O(N)，让模型能又快又省。
但问题是，以前的线性注意力都记不住东西，快是快了，but智商打折。
现在，Kimi Linear以既要又要还要的姿态登场了。
Kimi Linear的核心创新是Kimi Delta Attention（KDA）
它在原有线性注意力的基础上，引入了细粒度遗忘门控，不再像传统线性注意力那样一刀切地遗忘，而是让模型可以在每个通道维度上独立地控制记忆保留，把重要信息留下，把冗余信息扔掉。
更关键的是，KDA的状态更新机制是基于一种改进的Delta Rule（增量学习规则）。
它在数学上保证了稳定性，即使是在百万级token序列中，梯度也不会爆炸或消失。
这也让Kimi Linear能在超长上下文中跑得稳。
整个模型采用3:1的混合层设计，每3层线性注意力（KDA）后加1层全注意力。这样既保留全局语义的建模能力，又能在多数层用线性计算节省资源。
团队还干脆把传统的RoPE（旋转位置编码）砍掉，让KDA自己通过时间衰减核函数学习序列位置信息。
结果，没有RoPE，模型反而更稳、更泛化。
在KDA的状态更新过程中，Kimi Linear用了一种叫Diagonal-Plus-Low-Rank（DPLR）的结构。
核心思路是把注意力矩阵拆成「对角块+低秩补丁」，这样GPU在并行计算时能一次性处理新万博体育：内容，吞吐率直接翻倍。
此外，团队还引入了分块并行计算和kernel fusion优化（内核融合），极大地减少了显存I/O开销。
在工程部署上，它还能无缝对接vLLM推理框架，不需要改模型结构，也不需要改缓存管理，直接替换即可。
这意味着，任何基于Transformer的系统在理论上都能一键升级为Kimi Linear。
实验结果显示，在相同训练规模下，比如1.4T tokens，Kimi Linear在MMLU、BBH、RULER、GPQA-Diamond等多个基准测试上全面超越Transformer。
长上下文推理中，解码速度提升最高达6倍，KV缓存减少75%。
不仅没丢精度，还在数学推理、代码生成等任务上更稳定、更高分。
One More Thing
不得不说，Transformer的地位正在被重新审视。
Mamba的作者曾用长文论述Transformer并非最终解法，状态空间模型（SSM）在长序列建模和高效计算上展现出强大的替代潜力，这也让人们重新思考注意力是否真的是唯一答案。
之前谷歌推出的MoR架构，探索用递归结构取代部分注意力，通过动态计算深度来减少冗余推理，进一步提升效率。
苹果公司也在多项研究中倾向采用Mamba，而非传统Transformer，理由很现实——SSM架构更节能、延迟更低、适合在终端设备上部署。
现在，Kimi Linear则从另一条路线突围，在线性注意力方向上取得突破。
或许这也预示着，AI架构正在告别对传统Transformer的路径依赖，迈向多元创新时代。
但值得一提的是，刚刚坐上开源模型王座的MiniMax M2，却重新用回了全注意力机制。
技术报告：https://huggingface.co/moonshotai/Kimi-Linear-48B-A3B-Instruct
— 完 —
相关版本
多平台下载
查看所有0条评论>网友评论
