在云浮，山是温润的。
山上常年有雾，雾升起来就成了云。
很多年前，一个少年站在山下，仰头看那些云。他没有想到，有一天自己会从这些云里走出去，走进另一片云——互联网的云、大数据的云、人工智能的云。
天露山云海（资料图）
这个少年叫苏剑林。
在AI圈，他有个更响亮的名字——“苏神”。
仰望星空的少年
1993年，苏剑林出生在云浮市新兴县的一个小村庄。
谁能想到，30年后，这个村庄里走出的少年，会成为全球人工智能领域绕不开的名字。
2006年9月，苏剑林第一次接触电脑。2007年1月，他第一次上网。对一个10多岁的乡村少年来说，屏幕亮起的那一刻，一个比星空更辽阔的世界在眼前展开。
在论坛里，他饶有兴趣地学习IT知识，与天南地北的网友交流技术，甚至学着封装操作系统、搭建自己的论坛、发布作品，像一个少年建筑师，用字符一层层构建起虚幻的城邦。
2008年秋天，他开始在网上记录自己的思考。2009年初，他创建了“科学空间”，在博客简介里工整地打下两行字：“敲开科学的坚果，让科学流行起来。”和“愿在科学空间一直和各位读者分享我的科学人生。”
那一年，他16岁。
在新兴县惠能中学，他是出了名的“天文少年”。2010年，他经全国天文奥赛选拔，入选IOAA中国队训练营。次年暑假，又飞往北京参加北京大学天文夏令营。一台60毫米口径的望远镜，陪他记录国际空间站划破夜空的轨迹，遇见月球表面环形山的阴影，追逐流星燃烧殆尽前最后一瞬的光。
2012年，刚参加完高考的苏剑林。
高考前夕，天空正上演一场极为罕见的金星凌日。太阳表面，一颗黑点正缓慢挪动。教室里，风扇在头顶吱呀转动，窗外飘来油墨和焦虑的气味，高考前的最后一个清晨，空气稠得像一块化不开的糖。没有人抬头。
苏剑林却来到了空旷的平地上。他俯身，校准，盯着目镜，一动不动。太阳一点点移动，光从金黄变得白亮。他看着金星那张沉默的剪影缓缓划过日轮，像一帧被无限拉长的电影慢镜头。
仰望星空的少年，用一次观测为自己的中学时代画上了句号。而他的目光，早已越过云浮的天空，越过高考的围墙，落向了更远的地方。
金星凌日 图源 NASA 官网
科学空间的回响
2012年秋天，苏剑林入读华南师范大学数学专业。
开学没多久，同宿舍的人就发现，这位数学系新生的床头堆的不是数学分析习题集，而是量子力学教材。很多同学笑着问他：“你整天捧着量子力学看，当初为什么不报物理专业？”他答：“如果这样的话，我就成为了一个整天捧着数学书的物理系学生了，也没有什么区别。”
他没有把专业当做限制，而是当作起跑线，向每一道吸引他的光奔去——他为量子场论选了6门课，只为“学会画费曼图”；他依然在无数个夜晚把望远镜对准天空，看同一条轨道上，人造卫星在移动，行星在逆行。数学系教室的黑板上写满偏微分方程，他的笔记本里却画满了宇宙的轨迹。
2015年，大三的苏剑林在华南理工大学论坛上找到一份Python实习。很快，他在数据挖掘竞赛中接触到了深度学习。在此之前，他一直困惑：为什么有那么多算法，却没有一种通用的、有效的算法？答案很快浮出水面——深度学习的本质不过是多重复合函数的拟合。这个来自数学视角的洞察，让他在代码中看到了自己热爱的公式如何真正“活”了起来。
2016年，他保研进入中山大学数学学院，攻读基础数学硕士，研究方向是生物应用数学。生物、数学、计算，三股细流交汇，给了他一片宽阔的滩涂。研二那年，他做出了一个在导师看来有些“出格”的决定——把大量时间投入机器学习和自然语言处理。一个数学系的研究生，没有AI专业背景，没有实验室资源，比别人多一点的优势就是数学。能不能行？他不知道。但纸笔就在手边，公式就在纸上，他觉得自己可以试一试。
苏剑林个人设计Logo，表达方式取自费曼
从华师到中大，从量子场论到生物数学再到深度学习，他的路径像一条蜿蜒却从未断流的河——每一段看起来都在转弯，但水始终朝着汇集的方向流去。而那个他年少时搭建的博客，像河床一样稳稳地接住了他所有的思考，也最终，将他引向了更开阔的海域。
旋转世界的支点
毕业后，他入职一家AI公司。在那里，他提出了旋转位置编码（RoPE），这已成为主流大模型广泛采用的位置编码方法之一。
对普通人来说，这是一个晦涩的技术名词。简单解释的话：Transformer架构是大模型的心脏，而位置编码是让Transformer理解词语顺序的关键。苏剑林用一种优雅至极的数学工具——旋转矩阵——解决了长序列处理中的位置信息难题，既保持计算效率，又实现了更好的外推能力。
他在博客中回忆，最初的出发点“只是觉得用绝对位置来实现相对位置是一件‘很好玩的事情’，并没料到其实际效果还相当不错，并为大家所接受，不得不说这真是一个意外之喜”。
“好玩”——这个少年时就植根于心的词，贯穿了他的整个科研生涯。对他来说，探索是一场持续了17年的游戏。
2023年，他加入月之暗面——一家日后因Kimi而闻名业界的人工智能公司。在公司内部，同事叫他“苏神”。这些看似玩笑的话语，藏着一个行业对真正天才深切的敬意。
而对团队来说，苏剑林的意义远超一个优秀的研究员。17年持续写作“科学空间”的经历，让他拥有了一种罕见的能力：把最复杂的模型拆解成普通工程师也能理解的技术问题。他是那个能从数学、工程和公开解释三个维度同时理解架构取舍的人，能够连接理论直觉、工程实现和前沿训练研究。
但苏剑林带给团队的远不止引力。2026年3月，月之暗面Kimi团队发布了一篇震动整个AI界的论文——Attention Residuals（注意力残差）。论文署名中，陈广宇、张宇和苏剑林三人被标注为同等贡献的共同第一作者。3个人的研究方向不同，背景不同，但他们共同完成了一件事：用一个看似简单的调整，改写了深度学习领域沿用近10年的残差连接规则。
单调递增的人生
苏剑林后来在《Attention Residuals 回忆录》中写道：在他提出初步实验结果后，两位同伴表现出极大的兴趣，加入进来并在更大规模的模型上验证；之后，他们又共同提出了分块注意力残差的设计，将层划分为区块并对信息进行压缩，在保留完整效果的同时降低计算与通信成本。
而这项技术的重要应用场景之一，正是Kimi K3。2026年7月16日，月之暗面发布新一代模型Kimi K3，参数规模达2.8万亿，成为当时全球参数最大的开源模型，跻身全球最前沿模型阵营。苏剑林是K3最关键的架构师之一。成果出来时，模型已经快定版了，最终CEO杨植麟拍板，让Attention Residuals进入K3。
与此同时，苏剑林还作为核心成员发布了Kimi Linear技术报告，并在博客上解析K3架构。他写道：“K3并不是一次从零开始的重新设计，而是沿着我们过去一系列工作自然演化而来……是一项持续的、‘集大成’的研究成果，而非孤注一掷的豪赌。”
这段话，像是对他自己人生的某种注解。像一棵树，不是一夜之间长成的，而是每年多一圈年轮。
从云浮的小村庄，到全球AI研究的最前沿，苏剑林走了33年。
但在苏剑林自己看来，一切或许都可以回溯到那个云浮乡村少年仰望星空的时刻。如今，他在“科学空间”的个人简介里写下一句话：“目前33岁，还在单调递增。”
单调递增，是数学函数中最朴素的增长方式——每一步都比上一步更高，永不下降，永不停歇。它不张扬，不跳跃，只是稳稳地、持续地向上走。
17年前，一个云浮少年在网上敲下第一行字，说要“敲开科学的坚果，让科学流行起来”。17年后，他写出的数学公式正在全世界数以亿计的设备上运行，他敲开的那些“坚果”，正在被一代又一代的后来者品尝。
来源：云浮发布（记者：李飞瀚、陈庆才）
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