在2026年英伟达GTC大会上，月之暗面Kimi创始人杨植麟指出，要推动大模型智能上限的持续突破，必须对优化器、注意力机制及残差连接等底层基石进行重构。
杨植麟首次系统披露了Kimi模型的技术路线图，将其进化逻辑归纳为三个维度：Token效率、长上下文以及智能体集群。他认为当前的Scaling需要同时在计算效率、长程记忆和自动化协作上寻找规模效应。
在技术重构方面，Kimi团队针对传统Adam优化器开发了MuonClip优化器，解决了Logits爆炸问题并实现2倍于AdamW的计算效率。针对全注意力机制，团队提出了Kimi Linear混合线性注意力架构，在超长上下文中将解码速度提升5到6倍。
针对残差连接问题，Kimi引入Attention Residuals方案，通过Softmax注意力替代传统加法累加，解决月之暗面 Kimi 教程了隐藏状态随深度增加而稀释深层贡献的问题。
在跨模态研究方面，杨植麟指出视觉强化学习能够显著反哺文本性能，经过视觉RL训练后模型在纯文本基准测试上表现提升约2.1%。
最后杨植麟探讨了智能体集群的扩展，Kimi K2.5引入Orchestrator机制，能够将复杂任务拆解给数十个子Agent并行处理，并设计了新的并行RL奖励函数来防止协作过程中的串行塌缩问题。
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