Kimi新架构Attention Residuals：高中生作者一战成名
量子位2026/03/17 14:51机翻/自动摘要/自动分类
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摘要
Kimi团队提出Attention Residuals技术，将注意力机制应用于深度维度，解决传统残差连接信息累加不灵活的问题。通过分块压缩和选择性信息提取，提升了训练效率和推理性能，且技术可直接替换残差连接。17岁高中生陈广宇作为共同一作，展现了年轻人才在AI领域的突破。
正文
Kimi团队提出了一种名为Attention Residuals的新技术，将注意力机制应用于深度维度，解决了传统残差连接中信息累加不灵活的问题。该技术通过让当前层根据需要选择性提取前面层的信息，提升了模型的计算效率和推理性能。在Kimi Linear 48B上测试，训练效率提升25%，推理延迟增加不到2%。这项技术被马斯克和Karpathy等大神关注，被认为是架构的进一步创新。论文作者之一陈广宇，一名17岁的高中生，与苏剑林、张宇共同署名，展现了年轻人才在AI领域的潜力。该技术基于‘时间-深度对偶性’的理论，通过Block AttnRes分块压缩注意力计算，降低了复杂度。此外，文章还讲述了陈广宇从黑客松到加入Kimi的创业历程，以及他在AI领域的成长路径。