Kimi K3.1 Pro 的 Gated DSA：
从官方模型卡和配置出发，分析 69 层 KDA 与 24 层 Gated DSA 如何协作，解释索引、Top-k、缓存驻留与长上下文成本，并区分候选缩减和整模型加速。
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Five source-grounded articles on Gated DSA, joint reinforcement learning, long-context integration, verifiable CAD workflows, and factual verification. Sources checked on 2026-11-05.
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从官方模型卡和配置出发，分析 69 层 KDA 与 24 层 Gated DSA 如何协作，解释索引、Top-k、缓存驻留与长上下文成本，并区分候选缩减和整模型加速。
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