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在 GTC 2026 演讲中，杨植麟还披露了一连串底层技术创新：MuonClip 优化器实现了相比 AdamW 2 倍的计算效率提升——要知道 Adam 优化器自 2014 年以来几乎未被撼动，属于深度学习的「不可触碰之物」；Kimi Linear（KDA 架构）在 128K 到百万级超长上下文下实现 5-6 倍的解码加速；Vision RL 的跨模态训练甚至让纯文本 benchmark 也提升了约 2.1%。
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更深入地研究表明，去年三月，一段Manus的产品演示视频广泛传播。视频中，Manus的工作方式并非像普通大模型那样简单生成文本或图片，而是将用户指令分解为多个子任务，调度不同的专用智能体或工具协作完成，这让大众首次直观理解了AI智能体与传统模型的差异。
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