原力注入AI Native 研发流程和应用架构原GrissomFI/2026年05月23日/约 1 分钟 面向传统研发团队的 AI-Native 转型 核心立场不是“让 AI 全自动替代团队”,而是“让 AI 成为需求梳理、建模分析、规范生成、代码实现、自动验证与运行治理的增强器”。最终决策、风险承担、上线责任与跨团队仲裁仍由明确的人工 Owner 承担。
2026年07月28日Kimi K3 注意力机制深度解析:KDA、Gated MLA 与 AttnRes 的混合架构2.8 万亿参数的 Kimi K3 原生支持 1M token 上下文窗口。它的注意力系统不是单一种类的升级,而是三种机制的协同设计:69 层 KDA负责高效长上下文处理,24 层 Gated MLA 提供全局精确检索锚点,Attention Residuals 则将"注意力"从序列维度扩展到模型深度维度阅读全文 ↗:Kimi K3 注意力机制深度解析:KDA、Gated MLA 与 AttnRes 的混合架构
2026年07月25日国内首本 Spec Driven Develop 图书上市啦!不要迷恋Vibe Coding,吃透SDD者才能得天下阅读全文 ↗:国内首本 Spec Driven Develop 图书上市啦!
2026年07月25日国内首本 Spec Driven Design 图书上市啦!不要迷恋Vibe Coding,吃透SDD者才能得天下阅读全文 ↗:国内首本 Spec Driven Design 图书上市啦!
2026年07月24日SGLang KV Pool 管理:物理存储、Radix Tree 索引与请求视图SGLang 的 KV cache 管理核心是在有限的 GPU HBM 中高效存储和复用所有请求的 K/V tensor。阅读全文 ↗:SGLang KV Pool 管理:物理存储、Radix Tree 索引与请求视图