新京报贝壳财经讯（记者张晓慧）2026年英伟达GTC大会如期进行，北京时间3月18日凌晨黄南家具封边胶价格，月之暗面Kimi创始人杨植麟发表主题为《How We Scaled Kimi K2.5》的演讲，次系统地披露了Kimi K2.5模型背后的技术路线图。

技术重构是本次演讲的核心。杨植麟在演讲中提到，要动大模型智能上限的持续突破，须对优化器、注意力机制及残差连接等底层基石进行重构。

具体到Kimi的实践，杨植麟介绍，在大规模训练中，Kimi团队在实验中验证了Muon优化器在提升Token率面的显著潜力，并在此基础上研发开源了MuonClip优化器，解决了训练万亿参数规模模型时的Logits 爆炸问题；注意力机制面，Kimi Linear作为种混线注意力架构，挑战了“所有层须使用全注意力”的惯例，通过优化递归存储管理，在128K甚至1M的长上下文中，将解码速度提升了5到6倍。

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针对已有十年历史的残差连接，Kimi引入了Attention Residuals案。3月16日，Kimi发布项技术报告《Attention Residuals》（注意力残差），泡沫板橡塑板专用胶重新设计度学习中核心的残差连接结构。传统的残差结构是通过对每层的输出进行统求和来实现信息传递，Kimi团队的新技术报告提出了种全新案，允许模型在每层选择地关注此前各层的输出，而不是简单地进行求和。报告显示，经过改进的48B模型训练率提升了1.25倍。

演讲后黄南家具封边胶价格，杨植麟探讨了智能体集群的扩展。他认为未来的智能形态将从单智能体向动态生成的集群进化。Kimi K2.5引入的Orchestrator机制，能够将复杂的长任务拆解给数十个子Agent并行处理。为了止协作过程中出现单点依赖致的“串行塌缩”，团队设计了全新的并行 RL 励函数，激励模型真正学会任务分解与并行执行。

在杨植麟看来，当前的Scaling已经不再是单纯的资源堆砌，而是要在计率、长程记忆和自动化协作上同时寻找规模应。如果能将这三个维度的技术增益相乘，模型将表现出远现状的智能水平。

校对 柳宝庆

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