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从GPT-2到KimiK3:22580倍参数规模下的架构演进
文章梳理了从GPT-2到Kimi K3的架构进化史。分析了从GPT-2的KV Cache瓶颈,到Linear Attention、DeltaNet在降低复杂度与处理长上下文上的突破;最终聚焦Kimi K3如何利用MLA、KDA、Latent-Space MoE及选择性残差机制(AttnRes),解决高参数规模下的计算效率与记忆容量难题。