17岁天才少年陈广宇,宣布离开Kimi

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17岁天才少年陈广宇,宣布离开Kimi
AI资讯 2026-10-16 12:10
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今天,曾因 Attention Residuals 论文走红的 AI 少年陈广宇(Nathan Chen),宣布离开 Kimi。


16岁入职月之暗面,17岁挂出顶会级架构论文一作,深度参与Kimi K3与底层内核研发。


他在 X 上发了一篇告别帖,回顾了自己在 Kimi 参与的几项重要工作,也感谢了曾经一起做研究的同事。


17岁天才少年陈广宇,宣布离开Kimi


从去年11月加入月之暗面,到如今离开,前后还不到一年。


◈16 岁被杜雨伦发掘,加入 Kimi


事情要从一年前说起。


当时把陈广宇招进月之暗面的伯乐,是月暗的核心技术大牛杜雨伦(@Yulun_Du)。杜雨伦此前在 MIT 攻读博士,也是生成模型领域公认的顶级学者。


陈广宇在告别推文里特别提到了这一笔:


在 Kimi 的过去一年是我人生中最美好的一年。 感谢一切,尤其是杜雨伦当年相信并聘用了一个 16 岁的我。


16 岁很多同龄人还在刷高考五三模拟题,而他已经被扔进了国内最顶级的 LLM 炼丹炉深水区,直接怼上了最硬核的硬仗。


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按照陈广宇梳理的时间线,他在 Kimi 这一年干的核心大事有这些:


  1. 优化 KDA 内核和团队里的张宇(@yzhang_cs)一起,死磕 KDA(Kimi Delta Attention)的高性能 Kernel,把所有可能的设计都拉通试了一遍;
  2. 重构注意力残差拉着大名鼎鼎的「苏神」苏剑林(@Jianlin_S)和张宇,共同构思并完善了 Attention Residuals 架构;
  3. 猛攻优化器与训练动力学在最底层的训练动态里摸爬滚打;
  4. K3 震撼发布背后的操盘手之一一边和队友看世界杯,一边给 Kimi K3 赶制发布案例。


这个战绩哪是少年班实习生,这分明是顶在大模型前沿阵地扛大梁的重装战士。


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◈和苏神一起搞发明,改写 Transformer 沿用了十年的残差连接


在陈广宇交出的成绩单里,最炸裂的一张名片,叫 Attention Residuals(AttnRes)。


在今年 3 月,月之暗面公开的论文(arXiv:2603.15031)里,陈广宇的名字赫然排在第一作者。和他并列署名的,正是苏剑林、张宇、杜雨伦、吴育昕以及杨植麟本人。


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这项工作究竟有多硬核?


读者朋友们都知道,目前的 Transformer 模型之所以能叠到几十层甚至上百层,全靠残差连接(Residual Connection)。


但沿用了十年的经典残差,有一个让整个学术界头疼的缺陷:等权累加。


每一层网络的输出,都以 1:1 的权重强行加进主干通道。层数一旦叠深,主干数据流就会迅速膨胀。


到了最顶层,新加入的深层特征在浩如烟海的历史累加里占的比例微乎其微——这就是大模型越深越难驯服、容易出现表征退化的“PreNorm 稀释病”。


陈广宇、苏剑林与月暗团队终结了残差连接十年来的规则。


他们提出的 Attention Residuals(AttnRes),让每一层在回看前面所有层时,引入了一套轻量级的注意力打分:每一层可以根据当前上下文,自己决定给前面哪一层分配更多权重,按需汲取历史表征。


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但如果每一层都对前面所有层做全量注意力,计算复杂度会随着网络深度呈平方级暴增。


为了砍掉这笔开销,他们又推导出了分块注意力残差(Block AttnRes):把上百层网络拆成若干区间块,块内精细打分,跨块用锚点通信。


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在 Kimi 48B 模型的实测里:


  • 逻辑推理基准GPQA-Diamond直接爆拉了7.5分(从36.9冲到44.4);
  • 代码生成HumanEval提升了3.1分。


一个16岁的少年和行业顶尖的架构师们一起,把 Transformer 的基础构件给翻新了一遍。


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◈英雄出少年背后,大模型研发正把资历彻底清零


陈广宇的下一站去哪里?


他在推特里只留下了一个俏皮的敬礼表情:「More things to explore(还有更多东西要去探索)」。


有人猜测他可能要重返校园完成学业,也有人推测他会被北美顶级实验室或更具野心的初创团队挖走。


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但他的离职推文在今天引发震动的深层原因,其实击中了每一个 AI 从业者的内心。


在过去的传统软件工程里,一个架构师往往需要十年、十五年的工程积累,靠堆砌项目经历和代码量爬上去。


但在今天的大模型时代,传统的经验壁垒正在以肉眼可见的速度崩塌。


底层算子的极致优化、注意力机制的数学推导、上千卡分布式集群的动态追踪,这些前沿领域里很多甚至没有现成教科书可抄,全世界的顶尖头脑都在同一条起跑线上摸索。


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在这里,16 岁少年的纯粹直觉和学习曲线,真的可以正面迎战行业老兵。


陈广宇的经历就是个例子。


2025年初,他还在通过阅读论文、借助 AI 工具理解机器学习中的基础概念。


到了几个月后,他已经开始编写底层计算内核,在开源社区分享自己的研究。


不到两年时间,他已经参与到大模型核心架构的研究之中。


感谢这位 16 岁的少年给国产开源模型留下的那些优雅内核与残差公式。


正如他自己写下的那句话,模型世界浩瀚无垠,属于这一代极客少年的探索,才刚刚拉开序幕。


毕竟,他才17岁。


未来还有很多问题等着他去探索。


文章来自于"夕小瑶科技说",作者 "丸美小沐"。

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