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44本期主题：
为什么AI经常聊着聊着就忘了之前说过啥？
现在Kimi Linear大大地扩展了它的“内存”，一次性处理整本书、超长报告或几万字的代码，再也不用看后忘前啦！
【本期节目简介】
本期聊最新论文 Kimi Linear：一种线性注意力+细粒度门控（KDA）的混合架构，让模型在保持显存友好、运算加速的同时，仍能精准记住上百万 token 的细节。我们拆解原理、实验表现以及对聊天机器人、代码生成和成本的实际影响。
【主要话题点总结】
- 如何让AI读完《三体》后还能倒背如流？线性注意力如何突破长文本记忆瓶颈？
- 聊天总忘记前情？Kimi Linear怎样让对话机器人拥有连续记忆？
- 代码生成只能看几百行？百万级上下文如何实现全局代码重构？
- 显存爆炸怎么办？线性注意力如何用普通显卡跑百万文本？
- 全注意力vs线性注意力：Kimi Linear如何用“磁带快进”兼顾速度与精度？
- 开源模型直接可用？普通开发者如何快速上手长文本处理利器？
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