月之暗面创始人杨植麟在英伟达 GTC 大会上系统披露了 Kimi K2.5 的技术路线图,主张通过重构底层基石来突破大模型智能瓶颈。核心技术创新涵盖五个维度:采用 MuonClip 优化器解决万亿参数训练的稳定性并提升两倍 Token 效率;利用 Kimi Delta Attention 混合架构使长上下文解码速度提升 5 至 6 倍;引入编排器(Orchestrator)构建可并行协作的智能体集群;通过视觉强化学习(Vision RL)反向增强模型纯文本推理能力;以及发布 AttenRise 注意力残差技术,为预训练节省 25% 算力并显著提升数学与逻辑任务表现。这些进展标志着大模型正从资源堆砌转向计算效率、长程记忆与自动化协作的深度融合。
Sign in to continue reading, translating and more.
Continue