一、开篇：线性注意力的"翻身仗"
2025 年 10 月，月之暗面（Moonshot AI）——Kimi 智能助手背后的公司——发布了一项引人注目的工作：Kimi Linear。
它的核心是一种新的注意力机制——KDA（Kimi Delta Attention），一种带细粒度门控的线性注意力。用 KDA 与少量全注意力层按3:1的比例混合，Kimi Linear 交出了一份让整个领域侧目的成绩单：
- KV Cache 削减约 75%
- 百万（1M）token 上下文下，解码速度提升约 6 倍
- 更令人惊讶的是：在相同训练配方的公平对比下，质量不降反升——在短上下文、长上下文、强化学习等多种场景下全面超过了全注意力基线
这最后一点尤其重要。因为在此之前，线性注意力一直背负着一个"原罪"。
线性注意力的"原罪"
线性注意力（linear attention）的想法早在 2020 年前后就已出现：去掉注意力中的 softmax，注意力就能改写成一个固定大小的递推状态——训练线性复杂度O(N)O(N)