顶尖AI厂商最近都盯上了注意力机制的顽疾。

假设你是一个古代图书管理员，每天的任务是处理成千上万本新书。每次有人来找书时，你都要把所有书架上的书名都看一遍，找出相关的书。这样做虽然准确，但实在太慢了。

2025年10月30日，月之暗面的研究团队在提出了Kimi Linear，他们设计了一套全新的"记忆管理系统"，让AI在处理信息时既快又准。研究论文发表在arXiv平台上，由麻省理工学院、香港科技大学和苏州大学等机构的学者共同参与完成。

当今最先进的AI语言模型，比如ChatGPT或Claude，都面临一个共同的难题：它们在处理长文本时会变得非常缓慢，而且需要占用大量的内存空间。就好比那位图书管理员，当图书馆的书越来越多时，每次查找都变得越来越困难。月之暗面的研究团队想出的办法，就像是给图书管理员配备了一个智能索引系统和一个高效的临时笔记本，让他可以用更少的时间和空间完成同样的工作。

结果这套新系统不仅更快更省空间，在理解和处理信息的准确性上也超越了传统方法。研究团队在多个测试场景中都证明了这一点，无论是处理短文本、超长文本，还是在复杂的推理任务中，Kimi Linear都展现出了卓越的表现。特别是在处理长达一百万个单词的超长文本时（相当于十几本小说的篇幅），它的处理速度比传统方法快了整整六倍，同时还能节省75%的内存空间。这对于未来AI系统处理更复杂、更长的内容具有重要意义。

传统AI的"记忆困境"

现在的大语言模型就像一个健忘的学生，每次回答问题时都需要重新复习所有笔记。比如当你问它"请总结这篇一万字的文章"时，它必须把这一万个字的每一个词都和其他所有词进行比较，看看它们之间有什么关系。这个过程被称为"注意力机制"，它就像是在做一个巨大的对照表：第一个词要和后面9999个词都比较一次，第二个词又要和其他9998个词比较一次，以此类推。

具体工作量有多大？如果文章只有100个词，需要进行大约5000次比较；如果是1000个词，比较次数就暴增到50万次；当文章长度达到一百万个词时，比较次数将达到一个恐怖的数字，五千亿次！这就是为什么处理长文本对AI来说如此困难。不仅计算时间长得可怕，而且还需要把所有这些比较结果都暂时存储起来，占用的内存空间也会随着文本长度线性增长。

而且随着AI技术的发展，人们对它的期望也越来越高。现在我们希望AI不仅能回答简单问题，还能像真正的助手一样，理解复杂的指令，使用各种工具，进行多轮对话。这意味着AI需要记住的信息会越来越多，处理的文本会越来越长。如果继续用传统的方法，就像让那位图书管理员在越来越大的图书馆里用最笨的方法查书，迟早会累垮。

过去几年，研究人员提出了名为"线性注意力"的替代方案。这个方法的核心思想是建立一个精简的"索引系统"，不需要每次都把所有内容两两比较，而是建立一个紧凑的"摘要"，查询时只需要查这个摘要就行。听起来很美好对吧？问题是，这些早期的线性注意力方法在准确性上总是差那么一点意思，就像是索引系统虽然快，但经常找不准确的书。这让研究人员陷入了两难：要么慢但准确，要么快但不够好。

Kimi Delta Attention：一个更聪明的记忆系统

月之暗面的研究团队提出的Kimi Delta Attention（简称KDA）打破了这个两难困境。他们的核心洞察是：不是所有信息都同样重要，好的记忆系统应该懂得有选择地记忆和遗忘。这就像一个真正优秀的图书管理员，不会机械地记住所有细节，而是会根据书的重要性和时效性，决定哪些信息要牢牢记住，哪些可以淡忘。

KDA的巧妙之处在于它的"细粒度门控机制"。什么是门控机制呢？你可以把它想象成记忆系统里的一个个开关。传统的线性注意力就像是一个总开关，要么全记住，要么全忘掉。而KDA则像是给每一类信息都配了独立的开关，有些信息的开关开得大一些，保留得多一些；有些信息的开关开得小一些，保留得少一些。更重要的是，这些开关的设置不是固定的，而是根据实际情况动态调整的。

具体来说，KDA在处理信息时会同时考虑两个因素。第一个因素是信息的"新鲜度"，就像图书馆里的新书往往比旧书更受欢迎，新出现的信息通常也更重要。第二个因素是信息的"相关性"，不同信息之间的关联程度不同，有些信息彼此紧密相关，需要一起记住；有些信息则相对独立，可以单独处理。KDA通过一个精心设计的数学公式，把这两个因素优雅地结合在一起，让记忆系统既能快速运行，又能保持高准确性。

研究团队还在KDA的设计中引入了一个叫做"delta规则"的机制。这个规则源自神经科学的一个基本发现：我们的大脑不是简单地存储所有信息，而是不断更新和修正已有的记忆。当新信息与旧记忆不一致时，大脑会计算两者的差异（delta），然后用这个差异来更新记忆。KDA借鉴了这个思路，让AI的记忆系统也能进行类似的"记忆修正"。当遇到新信息时，系统会评估它与现有记忆的差异，如果差异很大，就大幅更新记忆；如果差异很小，就只做微小调整。

为了让这个系统能高效地在现代计算硬件上运行，研究团队还做了大量的工程优化。他们设计了一种特殊的"分块并行算法"，把长文本切分成固定大小的小块（比如每块64个词），然后巧妙地安排这些小块的处理顺序，让计算机的多个处理核心可以同时工作。这就像是把图书馆分成几个区域，安排多个管理员同时工作，但又确保他们之间能及时交流信息，不会出现混乱。通过这些优化，KDA的实际运行速度比其他类似方法快了接近一倍。

混合架构：取两家之长

虽然KDA已经很厉害了，但研究团队并没有止步于此。他们意识到，纯粹的线性注意力虽然快速高效，但在某些需要精确检索历史信息的任务上还是有局限性。这就像是智能索引系统虽然快，但偶尔还是需要人工仔细翻查原始档案才能找到某些细节信息。

于是，他们提出了一个聪明的混合方案：把快速的KDA层和传统的全注意力层结合起来，以3比1的比例交替使用。也就是说，模型总共有很多层，每三层KDA之后就跟一层全注意力层。这个设计非常巧妙，KDA层负责快速处理大部分信息，保持整体运行效率；全注意力层则在关键位置发挥作用，提供全局视野和精确检索能力。这样一来，既保留了传统方法的准确性优势，又获得了线性注意力的速度和内存优势。

这个3比1的比例不是随便拍脑袋决定的。研究团队做了大量实验，测试了不同的混合比例，1比1、7比1、15比1，甚至尝试了完全不混合的纯全注意力方案。结果发现，3比1是性能和效率之间的最佳平衡点。比例更高的话，虽然更快但准确性会下降；比例更低的话，准确性提升不明显但速度优势就没了。

更有意思的是，研究团队在设计混合架构时还做了一个看似激进的选择：他们决定在全注意力层中不使用任何位置编码。什么是位置编码呢？简单来说，就是告诉AI模型每个词在句子中的位置信息。传统上，这被认为是必不可少的，因为AI需要知道"猫咬狗"和"狗咬猫"的区别。但研究团队发现，由于KDA层本身就包含了丰富的位置信息（通过它的门控机制和记忆更新规则），全注意力层其实不需要额外的位置编码也能很好地工作。这个设计带来了两个好处：一是简化了模型结构，二是让模型更容易扩展到更长的文本，因为不需要担心位置编码在超长文本上的适应性问题。

令人信服的实验验证

任何新方法都需要经过严格的测试才能证明其价值。研究团队设计了一系列全面而公平的实验，从多个角度验证Kimi Linear的性能。他们特别强调实验的公平性，让Kimi Linear和对比方法使用完全相同的训练数据（1.4万亿个词）、相同的训练时间、相同的模型规模（48亿总参数，30亿激活参数）。这就像是让不同品牌的汽车在相同的赛道上、用相同的油量进行比赛，确保比较结果真实可信。

在短文本理解任务上，Kimi Linear表现出色。研究团队测试了多个标准数据集，包括常识推理、阅读理解、多项选择题等。在MMLU-Pro这个被认为非常有挑战性的测试中，Kimi Linear达到了51.0分，明显超过了全注意力基线的47.2分和另一个线性注意力方法的47.9分。在其他多个测试中，Kimi Linear也都取得了最好的成绩。这说明即使在处理普通长度的文本时，新方法也不会因为追求效率而牺牲准确性。

长文本理解才是真正考验一个模型的战场。研究团队测试了从4000词到一百万词的各种长度文本。在128000词的RULER测试中，Kimi Linear获得了84.3分的惊人成绩，而全注意力基线只有81.3分。更重要的是速度优势，在处理一百万词的文本时，Kimi Linear的解码速度是全注意力方法的6.3倍，每生成一个新词只需要1.84毫秒，而全注意力方法需要11.48毫秒。同时，由于只保存了四分之一的缓存数据，Kimi Linear可以用同样的内存处理更长的文本，或者同时处理更多的请求。

研究团队还测试了一些特殊设计的合成任务，用来精确评估模型的某些能力。比如"回文任务"要求模型把一串随机词反向输出，这考验的是模型对序列的精确记忆能力。"多查询关联回忆"任务则模拟了实际应用中常见的信息检索场景，在一大堆键值对中找到多个指定的值。"栈操作"任务要求模型模拟数据结构中的栈，跟踪多个独立栈的状态变化。在所有这些任务上，KDA都表现优异，特别是在序列长度从256增加到2048词的过程中，KDA的准确率保持稳定甚至提升，而其他方法则出现了明显的性能下降。

最让人印象深刻的可能是强化学习实验。强化学习是训练AI模型进行复杂推理的一种重要方法，但这个过程通常需要模型生成很长的思考过程。研究团队让Kimi Linear和全注意力基线在数学问题上进行强化学习训练，然后比较它们的学习曲线。结果显示，Kimi Linear不仅学得更快，而且最终达到的水平也更高。在MATH500测试集上，经过强化学习后的Kimi Linear达到了81.2%的准确率，而全注意力基线只有80.8%。在更困难的AIME 2025数学竞赛题上，Kimi Linear的提升幅度更加明显。这说明新架构不仅在处理现有文本时更高效，在需要生成长序列推理过程时也更有优势。

背后的科学原理

为什么KDA能够同时做到又快又好呢？这背后有一些深刻的科学原理。研究团队在论文中详细解释了KDA与传统注意力机制在数学上的关系。他们证明，KDA实际上可以看作是一种特殊形式的位置编码，不同于RoPE等固定的位置编码方案，KDA的位置信息是动态的、数据依赖的。这意味着模型可以根据实际内容灵活调整对不同位置的关注程度，而不是机械地应用固定的规则。

从另一个角度看，KDA也可以理解为一种在线学习系统。想象一个学生在做练习题，传统方法就像是做完所有题后一次性检查答案；而KDA就像是每做完一题就立即检查答案，根据对错调整下一题的答题策略。这种即时反馈机制让模型能够快速适应文本中的模式变化，提高了处理效率。

研究团队还将KDA与一种叫做DPLR（对角加低秩）的数学结构联系起来。DPLR是一种表达能力很强但计算复杂度很高的矩阵形式。KDA通过巧妙的参数绑定，在保持DPLR表达能力的同时，大大简化了计算。具体来说，KDA把DPLR公式中的两个独立变量绑定到同一个键向量上，这个看似简单的改动却带来了巨大的计算效率提升，减少了两次矩阵乘法和三个额外的矩阵计算，同时消除了数值精度问题。

从计算复杂度分析来看，对于一个长度为T的序列，传统全注意力需要的计算量与T的平方成正比，而KDA的计算量与T成线性关系。当T很大时，这个差异就非常显著了。比如处理一百万词的文本，全注意力需要的计算量是一万亿次运算级别，而KDA只需要几十亿次。这解释了为什么Kimi Linear在长文本上的速度优势如此明显。

实际应用的广阔前景

这项研究不仅是学术上的突破，更有着实实在在的应用价值。首先，它让AI助手处理超长文档成为可能。现在很多专业人士需要阅读和分析长篇报告、法律文件、学术论文等，动辄几万甚至几十万字。有了Kimi Linear这样的技术，AI助手可以快速阅读这些材料，并准确回答相关问题，大大提高工作效率。

其次，这项技术对AI进行复杂推理特别有帮助。最近的研究表明，让AI在回答问题前进行长时间的"思考"可以显著提高答案质量，这就是所谓的"测试时计算"。但问题是，传统方法处理这些长长的思考过程非常慢。Kimi Linear的高效性使得AI可以进行更深入、更复杂的推理，而不用担心速度瓶颈。

再者，这项技术降低了运行大型AI模型的成本。内存使用减少75%意味着同样的硬件可以服务更多用户，或者处理更长的文本。这对于AI服务提供商来说是巨大的成本节约。同时，更快的推理速度也意味着更好的用户体验，用户不需要等待漫长的响应时间。

研究团队已经开源了KDA的核心算法实现，并集成到了流行的推理框架vLLM中。他们还发布了预训练模型和指令微调模型的检查点，供研究社区使用。这种开放的态度大大加速了技术的传播和应用。任何开发者都可以直接使用这些工具，将Kimi Linear集成到自己的项目中，而不需要从头开始实现。

值得一提的是，研究团队还训练了一个更大规模的版本，使用了5.7万亿词的训练数据，支持高达一百万词的上下文长度。这个版本在各项测试中表现得更加出色，特别是在RULER长文本测试中达到了94.8分的惊人成绩。这证明了Kimi Linear架构的可扩展性，随着训练数据和模型规模的增加，性能还能持续提升。

至顶AI实验室洞见

Kimi Linear和DeepSeek提出的稀疏注意力都是对完整注意力的改良尝试，但属于不同路线，因此在很多方面存在差异：

维度	线性注意力	稀疏注意力
存储效率	恒定状态	需完整KV缓存
检索能力	较弱（可通过状态扩展缓解）	强
表达能力	理论上可超越完整注意力	上限为完整注意力
硬件支持	优化不足	逐渐改善
核心机制	压缩+泛化	选择+近似

随着AI系统越来越多地应用于需要处理海量信息的场景，从法律分析到科学研究，从代码生成到创意写作，高效的长文本处理能力将变得越来越关键。Kimi Linear这样的技术进步，正在为AI的下一个发展阶段铺平道路。可以预见，在不久的将来，我们将看到更多能够理解和处理超长上下文的AI应用。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2510.26692v1

END

本文来自至顶AI实验室，一个专注于探索生成式AI前沿技术及其应用的实验室。致力于推动生成式AI在各个领域的创新与突破，挖掘其潜在的应用场景，为企业和个人提供切实可行的解决方案。

Q&A

Q1：Kimi Linear会不会完全取代传统的注意力机制？

A：不会完全取代，而是提供了一个更优的选择。Kimi Linear采用了混合架构，既保留了全注意力的精确性，又获得了线性注意力的效率优势。对于需要处理长文本或要求高推理速度的应用场景，Kimi Linear是更好的选择，但在某些短文本或特殊任务上，传统方法仍然有其价值。

Q2：普通人能用上这项技术吗？

A：可以。研究团队已经开源了核心算法，并发布了预训练模型。月之暗面公司的Kimi产品很可能已经或即将采用这项技术，普通用户在使用这些AI助手时就能享受到更快的响应速度和更强的长文本理解能力。

Q3：Kimi Linear为什么能同时做到更快和更准确？

A：关键在于它的细粒度门控机制和混合架构设计。KDA通过智能的"记忆管理"，让模型既能快速处理信息又不损失重要细节。同时，通过在关键位置插入全注意力层，保证了模型在需要全局视野时的准确性。这就像是配备了既快又准的索引系统的图书管理员，在效率和准确性之间找到了完美平衡。