新京报贝壳财经讯：在英伟达GTC大会上，月之暗面Kimi创始人杨植麟披露了Kimi K2.5模型背后的技术路线图。该模型通过重构优化器、注意力机制和残差连接等底层基石，提升了训练效率和模型性能。...

Kimi创始人杨植麟在英伟达年度开发者大会上发表演讲，提出通过技术重构推动大模型智能上限的突破，并披露了Kimi K2.5的技术路线图。他还分享了视觉强化学习对文本性能的提升等跨模态研究的新发现。...

3月16日，月之暗面Kimi发布了一项技术报告《Attention Residuals》，突破大模型架构中的瓶颈，重新设计深度学习中核心的残差连接结构。该技术获得马斯克等业内专家的关注。...

DeepSeek在元旦假期发布了一篇新论文，提出mHC（流形约束超连接）新架构，旨在解决传统超连接在大规模模型训练中的不稳定性问题，并提升性能增益。...

DeepSeek团队发布最新论文，提出mHC框架以改进大模型训练性能。该框架建立在残差连接和HC范式基础上，通过智能调度系统解决模型训练不稳定问题，并有望为下一代基础架构发展指明新途径。...