模型架构
Stable LatentMoE：896 选 16 的极端稀疏怎么才不训崩
MoE 越稀疏越省算力，也越容易训崩。K3 把稀疏度推到 896 选 16（不到 2% 激活），靠归一化、SiTU-GLU、Quantile Balancing 三个稳定器把它拉住——名字里的 Stable 才是重点。
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MoE 越稀疏越省算力，也越容易训崩。K3 把稀疏度推到 896 选 16（不到 2% 激活），靠归一化、SiTU-GLU、Quantile Balancing 三个稳定器把它拉住——名字里的 Stable 才是重点。
残差连接十年没变——每层只读上一层，深了之后早期信号被一路加法稀释。AttnRes 给每层一个零初始化的 pseudo-query，让它在所有历史层输出上做注意力、按需聚合，只花约 4%/2% 开销。
线性注意力想免掉 KV cache 的税，却一直打不过 full attention。KDA 只改了一件事——把 Gated DeltaNet 的标量遗忘门细化到逐通道，再配 3:1 混合全注意力，把线性注意力拉到能挑大梁的位置。