杨植麟 2026 GTC演讲：How We Scaled Kimi K2.5（要点提炼版）

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。