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你本可以想出Kimi Delta Attention

你本可以想出Kimi Delta Attention

一篇技术博客深入解构了Kimi与Qwen等模型背后的线性注意力机制“Kimi Delta Attention”(KDA),并指出其核心路径其实可以基于基础假设推导出来,这揭示了当前长上下文模型在效率上的设计思路,而非不可理解的黑箱。对于关注模型推理效率和成本的人来说,这提供了一个极其清晰的观察窗口。

Agent 开发指南:技术太多,该怎么学?

Agent 开发指南:技术太多,该怎么学?

2026 年 7 月 28 日,一篇技术趋势报告指出,AI 代理开发的核心瓶颈已从“写代码”转向“交付可信结果”。Vercel、Cloudflare 等公司的开源收购、Pi 等 Harness 框架的涌现、以及 Rust/Zig/TypeScript 的语言重写,共同指向 Agent 基础设施的重新定义。

Kimi Linear:一种表现力强且高效的注意力架构

Kimi Linear:一种表现力强且高效的注意力架构

Kimi 团队发布了新型混合线性注意力架构 Kimi Linear,在短上下文、长上下文和强化学习场景下,全面超越了传统全注意力模型,同时将 KV 缓存占用降低最多 75%,1M 上下文解码吞吐量提升高达 6 倍。这可能是继 Mamba 后,对 Transformer 注意力机制最实用的一次效率革新。