（文/赖家琪 编辑/吕栋）

　　10月15日，曾参与Kimi核心模型研发的17岁“天才少年”陈广宇在社交媒体发文宣布，自己最近已离开月之暗面。

　　陈广宇在贴文中回顾，在Kimi工作的一年是“人生中最美好的时光”，能有机会与出色且乐于助人的同事们一起工作和学习，参与优化KDA（Kimi Delta Attention）相关算法以及Attention Residuals（注意力残差）研究。他特别感谢Kimi在自己16岁时给予的信任和机会。

　　对于下一站，陈广宇并未透露更多信息，只表示希望继续探索。

　　陈广宇刚公开离职的消息，Anthropic可扩展强化学习方向研究员肖尔托·道格拉斯（Sholto Douglas）就出现在帖子评论区“挖人”。道格拉斯询问陈广宇是否仍计划前往卡耐基梅隆大学深造，并向他发出加入Anthropic团队的邀请。陈广宇回复说：“谢谢肖尔托！我正要去湾区。”

　　这番对话引发外界对他未来去向的猜测，认为陈广宇很可能即将入职Anthropic。有人在评论区直接询问他是否会加入Anthropic，陈广宇16日回应说，“不会”。

　　陈广宇出生于2009年，中学就读于国际学校。2024年4月，正在读高一的陈广宇认为自己正机械地完成各种流程，做社区服务、提高课堂成绩等，这些只是他“应该”为申请大学而做的事情，其实并不喜欢。于是，他决定暂停，真正将时间投入自己想学的东西，开始大量阅读人工智能、物理、宇宙等领域的书籍。

　　“在那几周里，我学习纯粹是为了满足自己的好奇心，而非想要向别人证明自己。”他在个人博客中写道。

　　2025年，陈广宇正式接触人工智能。那年2月，在朋友推荐下，他赴北京参加“黑客松”编程比赛，通过比赛认识了一位DeepSeek研究员，开始借助AI工具学习相关知识。陈广宇把AI当老师，每天下载论文上传到Gemini后，向其提问来积累AI知识。

　　同年5月，陈广宇在社交媒体上分享了一篇关于DeltaNet的技术分析文章。彼时，他的账号只有20名粉丝，却意外获得了DeltaNet关键贡献者、线性注意力开源组织FLA发起人杨松琳的关注和回复。

　　随后，这篇文章迅速流传开来，还被美国AI初创公司Tilde Research的CEO注意到，并主动邀请他交流。陈广宇对Tilde Research在做的项目很感兴趣，但没有选择立即加入，而是继续学习论文和代码，直到能够编写自定义Triton内核并将其用于模型训练后，他才去应聘。

　　2025年7月，陈广宇独自前往美国加州帕洛阿尔托，在Tilde Research实习了7周，参与他们的内存优化混合专家模型（MoMoE）项目。

　　这段经历让陈广宇第一次真正进入硅谷AI研发环境。他后来回忆，在Tilde实习期间，自己“每天在办公室待15个小时”，从中积累了工作和生活经验。

　　实习结束后，原本准备回归高中生活的陈广宇收到了月之暗面的邀请。不久后，他加入Kimi研发团队，开始参与模型架构相关工作。

　　陈广宇真正受到AI行业顶尖企业和大佬们的关注，就是在月之暗面期间。

　　今年3月，月之暗面团队公开论文《Attention Residuals》（注意力残差），提出一种新的模型架构设计，这后来成为支撑Kimi新一代模型Kimi K3的重要技术之一。

　　论文的三名共同第一作者中，陈广宇的名字赫然在列。另外两名共同一作分别是Kimi核心成员、知名算法研究员苏剑林，以及Kimi Linear架构第一作者张宇。

　　苏剑林后来在科学空间博客发表的《Attention Residuals回忆录》中详细回顾了这项研究。他称，在自己提出Attention Residuals的初步想法并完成小规模实验后，张宇和陈广宇很快表现出浓厚兴趣，并开始在更大规模模型上进行验证。

　　之后，张宇和陈广宇共同提出Block Attention Residuals设计：将模型层划分为多个区块，并对区块信息进行压缩，在尽可能保留完整Attention Residuals效果的同时，降低计算和通信成本。

　　这并非陈广宇在Kimi期间参与的唯一重要工作。他10月15日在宣布离职的帖子中还提及了优化KDA相关算法方面的工作，这与前文讨论的Attention Residuals共同构成了Kimi K3模型的两大核心架构。

　　Kimi K3是月之暗面7月发布新一代模型。该模型参数规模达到2.8万亿，采用开放权重，在公开评测中展现出接近全球前沿闭源模型的综合能力。

　　Kimi K3发布后，特斯拉CEO马斯克曾用“Impressive（令人印象深刻）”来评价它。而就在今年3月Attention Residuals论文发布时，马斯克也对其表示称赞。

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