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让炼丹更科学一些（九）：经典自适应梯度算法
本系列前面八篇文章，都是在围绕SGD及其学习率讨论。而从本文开始，我们将正式进入自适应梯度算法的世界。可以说，现在所有的自适应梯度算法，都有一个共同的源头...
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CPU + GPU：为何AI平台工程是一个异构基础设施问题
AI基础设施不应只关注GPU，而应视为CPU、内存、存储和网络协同工作的整体系统。平台团队需匹配各阶段资源需求，而非孤立优化GPU。通过Kubernete...
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Kimi K3 模型结构（2）：序列维度（下），chunkwise 并行与下界衰减
本文介绍Kimi K3模型序列维度的chunkwise并行算法：将序列分块，块间递推状态、块内用矩阵乘并行计算。K3将每步log-decay加−5下界，使...
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Kimi K3 模型结构（1）：序列维度（上），从线性注意力到 KDA
本文介绍Kimi K3模型中KDA（Kimi Delta Attention）的递推形式，从线性注意力、DeltaNet到Gated DeltaNet演进...
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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...
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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...
