02:33宝玉@dotey81°月之暗面在GTC 2026演讲中提出用MuonClip替代Adam(2014)、Kimi Linear替代注意力机制(2017)和Attention Residue替代残差连接(2015),全部开源。MuonClip在万亿参数模型上训练超15万亿Token且无loss spike,数据利用效率接近翻倍。Kimi Linear采用KDA线性注意力,按3:1比例混合全注意力,在短、长输入和输出任务上全面超越标准全注意力。Agent Swarm在K2.5上支持100个Agent并行(K2.6升级至300个),通过实例化、完成和最终结果三种奖励训练并行协作。早期融合多模态训练混合15万亿Token,使视觉训练显著增强了文本能力。AI模型Kimi K2.5MuonClipKimi Linear推荐理由:杨植麟把用了十年的优化器、注意力、残差连接全换了:MuonClip数据效率翻倍,Kimi Linear百万Token不掉分,Agent Swarm能并行100个智能体,开源模型离闭源又近了一步。原文稍后读已读值得跟进有用关注 Kimi K2.5