10月15日，17岁的研究者陈广宇在社交平台X上宣布，自己已离开月之暗面Kimi团队。他未披露离职原因及下一站去向，仅对同事及当初愿意雇用一名16岁年轻人的团队表示感谢，并称过去一年是自己迄今人生中最美好的时光。
从离职后的社交互动看，其下一步动向已有迹可循。Anthropic核心研究员Sholto Douglas在评论区祝贺他，询问其原本前往卡内基梅隆大学的计划是否仍然不变，并邀请他到旧金山与Prime、Base10等团队共事。陈广宇回复称自己正前往湾区。Kimi团队研究者、论文共同作者Yulun Du则表示，曾就这一决定与陈广宇进行过几次长谈，看到他离开感到难过，但在这样的年纪尽可能探索和追随新的好奇心，可能是对他最好的选择。
陈广宇2009年出生，没有奥赛金牌、跳级经历或从小写代码的基础。2024年4月，读高一的他决定暂停所有自己不喜欢的事，专注学习计算机和人工智能，方法是将下载的论文上传给Gemini并反复提问。2025年5月，他在网上分享了一篇关于DeltaNet的技术博客，获得DeltaNet关键贡献者之一、麻省理工学院博士生杨松琳的回复，帖子随后被更多人看到，其中包括美国AI初创公司Tilde Research的CEO。据报道，陈广宇当时并未立即加入，而是继续读论文、写代码，直到能够编写自定义GPU计算内核并用于训练，才去应聘。同年7月，他独自前往加州帕洛阿尔托，开始为期七周的实习，参与内存优化混合专家模型MoMoE项目。
2025年11月，16岁的陈广宇以实习生身份加入月之暗面Kimi团队，继续从事模型架构研究。不到一年后，他与张宇、苏剑林共同署名的Attention Residuals（AttnRes）已进入Kimi K3的架构。该论文发布当天，OpenAI联合创始人Andrej Karpathy与特斯拉CEO马斯克均在社交平台发表评论。陈广宇此后在接受媒体采访时反复表示“不要造神”，希望外界关注团队共同完成的研究及其试图解决的底层难题。
AttnRes最初的想法和小规模实验由苏剑林提出，张宇和陈广宇随后加入，在更大规模模型上继续验证。传统残差连接将前面各层产生的信息不断相加，层数越多，早期有用信息越可能被冲淡。AttnRes让后面的层能够参考前面各层的输出，根据当前需要决定侧重哪些信息。为解决随之而来的显存和通信开销，陈广宇与张宇共同提出Block AttnRes，将上百层网络划分为若干区块，块内维持低成本基础累加，仅在块间做精细注意力聚合，把显存复杂度从层数级降至块数量级。实验显示，只分成约8个块即可找回全量版绝大部分性能，端到端推理延迟增量控制在2％以内。Kimi团队在480亿参数的Kimi Linear架构上用1.4万亿token实测，AttnRes达到同样效果只需基准模型约80％的算力，在GPQA-Diamond上提升7.5分，Minerva Math涨3.6分，HumanEval涨3.1分。2026年7月发布的Kimi K3总参数2.8万亿，是全球首个开放权重的3T级模型，AttnRes正是支撑其的底座技术之一。陈广宇还参与了加速KDA计算内核的工作。
陈广宇离开前一个月，Kimi于9月9日宣布招募7名无法被常规岗位描述定义的“Wild Card”人才，并推出面向校招生和实习生的“穿越计划”，不限专业、不限实习年级，也不把学历和资历作为主要门槛，优秀者可以获得期权。这套招聘逻辑与陈广宇的经历高度相似。但非典型人才往往需要更高密度的交流、更快的反馈和更大的试错空间，公司能否给出真实问题、足够算力、清晰的贡献归属以及长期的选择空间，决定了这类人才最终是转化为组织能力，还是只留下一个短暂的故事。陈广宇在离职帖最后写道：“还有更多事情值得探索。”
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