➡️
继续阅读
-
Kimi K3 模型结构（4）：深度维度，Attention Residuals
本文解析Kimi K3模型中的Attention Residuals（注意力残差）结构。该机制将残差连接视为深度方向上的RNN，通过可学习伪query对e...
-
Kimi K3 模型结构（0）：一张图看懂 Kimi K3
Kimi K3是2.78T参数、104.2B激活的93层MoE模型，支持1M上下文及图像视频输入。其结构创新分三方面：序列用KDA与Gated MLA混合...
-
入蜀记 day467 小小的真理
文章记录了作者在成都的日常生活与思考，包括买菜、阅读、观看农业节目等。作者反思实践的重要性，感叹农业的脆弱与科技应对天灾的局限，并讨论文化个体化趋势、地震...
-
入蜀记 day466 近谿
作者在2026年9月的日记中记录了梦境中与老同学重逢的喜悦，反思了苏轼等古人思想被忽视的现象，分享了使用AI工具优化工作流程的体验，并强调了真实生活不可被...
-
入蜀记 day465 一点秋高气爽
作者在九月记录生活：得知父亲患肺癌晚期后心情沉重，但仍维持日常。天气转凉，秋意渐浓，在少城街区散步感受市井气息。工作中尝试开发多平台发布工具遇阻，并观察到...
-
Minmax H3中英提示词效果差异测试 - 蝈蝈俊
作者测试了MiniMax H3视频生成模型，用中英文提示词生成同一首诗的视频，发现宏观效果差别不大，仅微观细节略有不同。原因是简单指令语义重叠，且随机性干...
