152. 领读Kimi K3技术报告：从架构创新聊起，注意力美学、多教师蒸馏和开源MoE
张小珺Jùn｜商业访谈录999 字 (约 4 分钟)
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Kimi K3通过线性注意力、多教师蒸馏和开源MoE架构实现2.8T参数扩展，显著提升模型效率与可扩展性。
入选理由：线性注意力机制通过细粒度衰减降低计算成本
精选播客#LLM架构#MoE#线性注意力#多教师蒸馏#开源模型中文
模型
什么是 MiniLLM？
也叫：微软小模型
微软基于学生样本的on-policy蒸馏框架
为什么现在值得关注？
最近变化
2026-08-26 · 线性注意力机制通过细粒度衰减降低计算成本
MiniLLM 被反复提及时，通常意味着它正在影响产品路线、开发者工作流或 AI 产业判断。这个页面把分散材料合并成一个可持续更新的观察入口。
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