漫步远方，心荡神往

不翻译官方博客，只谈判断，并逐条对照公开研究校准：为什么 93 层里的 69 层线性注意力是成本工程而非能力工程（Kimi Linear 的 3:1 配方与 75% KV 降幅）；为什么 1M 上下文只取 top-k 2048 暴露了长上下文的真相（NeurIPS 2026 留存曲线：标称长度与留存能力仅 ρ=0.437 相关）；长上下文到底能不能替代 RAG（MBZUAI 的 120 组对照给出反例）；MXFP4 为何成为千亿模型发布的准入门槛（对照 gpt-oss）；以及为什么环境质量才是后训练的胜负手（Endless Terminals 与 WildAWM）。