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Transformers 社群回報 Kimi Linear 快取缺陷,補齊位置可能改變後續推論狀態
Transformers 社群於 11 月 9 日回報,Kimi Linear 在已有快取的序列後加入補齊位置,仍會推進卷積與循環狀態。另一名貢獻者回報重現並指出其他線性注意力實作可能受影響,但尚無關聯修補,完整模型與 GPU 路徑仍待驗證。

Transformers 的 Kimi Linear 整合出現一項快取正確性回報:處理已有前綴快取的後續片段時,即使補齊位置的輸入全為零、遮罩也正確保留,這些位置仍可能改變有效輸出與下一個 token 使用的狀態。11 月 9 日提出的問題針對 5.23.0.dev0 開發版,附有不需下載權重的 CPU、FP32 層級重現程式。問題回報
這與 Kimi Linear 的架構有關。官方文件說明,其核心 Kimi Delta Attention(KDA)以逐通道遺忘閘控制循環狀態衰減,並與全注意力層混合。對這類運算而言,遮住輸入值仍不足以保證狀態停止更新;補齊位置也必須遵守狀態更新規則。架構文件
回報先快取六個位置,再比較三個有效位置有無補齊的結果。左側加入兩個補齊位置後,有效輸出的最大絕對差約為 1.31;右側補齊時,當前有效輸出近乎一致,下一個探測位置卻出現約 0.72 的差異。這些數字來自小型層級測試,不能解讀為完整模型的品質下降幅度。重現結果
另一名貢獻者回報重現,將原因拆成兩部分:補齊欄位進入卷積視窗,以及零輸入下的閘值仍讓循環狀態衰減或寫入。其調查亦指向 GLM5-Next、BailingHybrid 與 Qwen3-Next 的相關實作,但跨模型影響仍屬社群驗證。該留言指出,從空狀態開始的一般左側補齊生成未出現同樣問題。後續調查
對使用分塊預填或快取續接的工程師,值得加入的檢查是:以無補齊序列作為基準,同時比較當前輸出與續接結果。調查者指出,若基準本身也是同一批補齊資料,測試可能漏掉共同錯誤。截至查核,議題仍開啟且未連結修補;接下來須確認共享實作的修正範圍,以及 GPU 核心與完整生成是否受影響。議題狀態