如何擴展大型模型：楊志林在 GTC 上的策略——關於標記效率與代理叢集

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2026-04-12

WalterWalker

如何擴展大型模型：楊志林在 GTC 上的策略——關於標記效率與代理叢集

邁向大型模型時代下半場的關鍵，不再僅僅是擴展運算能力，而是對底層架構進行根本性的重新思考。

3月18日，在NVIDIA GTC 2026大會上，Moonshot AI創辦人楊志林發表了備受矚目的主題演講。這是他首次向公眾全面闡述Kimi K2.5模型背後的核心技術路線圖，為「後擴展」時代的大型模型演進提供了嶄新視角。

楊志林指出，要突破當前的智能極限，必須徹底重構優化器、注意力機制及殘差連接等關鍵技術。他將 Kimi 的演進歸納為三個相互協同的維度：

標記效率：消除資源浪費，追求更極致的運算效能比。

長上下文：持續深化 Kimi 的長上下文記憶優勢，以處理海量規模的資訊。

代理群集：智慧正從單一代理演進為動態生成的「數位群集」。

在楊志林看來，擴展性（scaling）如今已演變為在效率、記憶與自動化協作中尋求規模效應。若能將這三個維度的收益相乘，將能解鎖遠超當前能力的智慧層級。

根據先前公告，一月初推出的 Kimi K2.5 模型已展現出這種「全方位」能力。作為 Moonshot AI 迄今最強大的開源模型，它具備原生多模態架構，在程式碼與視覺理解方面達到最先進（SOTA）水準，並支援在「思考」與「非思考」模式間靈活切換，以精準適應基於代理人的任務。

隨著 Moonshot AI 的技術路徑日趨清晰，大型模型的競爭焦點正從「參數數量」轉向「智能密度」。隨著代理群集（agent clusters）浮現為未來智能的潛在終極形態，Kimi 能否在楊志林的「三維乘法」框架下實現突破，已成為業界關注的關鍵焦點。

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