本文深入探讨了苹果CPU架构的演变历程，从早期Macintosh团队选择摩托罗拉68k架构的原因开始，分析了向PowerPC架构迁移所面临的挑战，并讨论了英特尔x86架构在竞争中取得领先地位的关键因素。随着技术的不断进步，苹果最终推出了具有高效性能的M1芯片，标志着其CPU架构进入了一个全新的时代。通过对苹果CPU架构发展的深入解读，揭示了这一历史脉络背后的内在逻辑和技术驱动。
随着用户规模从千万级跃升至亿级，即时通讯（IM）技术架构面临前所未有的挑战与变革。本文以超6000万用户增长至亿级的实战经验为基础，深入剖析技术架构的演变过程。这一过程不仅涉及技术选型的升级，如高并发处理、分布式存储与智能调度，更体现了对架构设计理念的深度反思与重构。从单一架构到微服务，从传统部署到云原生，每一次迭代都标志着系统复杂度的跃升，也推动着技术团队不断突破边界，实现稳定与高效的平衡。
自2019年GPT-2发布以来，大型语言模型（LLM）的能力不断提升，但其核心架构却保持了高度一致性。从GPT-2到2024至2025年间推出的DeepSeek-V3和LLaMA 4，模型在参数规模、训练效率和推理能力方面取得了显著进展，但整体结构仍以Transformer为基础。这一现象表明，尽管技术不断演进，LLM的基本设计原则依然稳固。未来的发展可能更侧重于优化现有架构，而非彻底重构。
本文探讨了现代大型语言模型（LLM）架构的设计演进，重点分析了从DeepSeek-V3到Kimi K2的发展历程。值得注意的是，Kimi 2并非凭空诞生，其前身Kimi 1.5已在论文《Kimi k1.5: Scaling Reinforcement Learning with LLMs》中被详细阐述，并展现出卓越性能。此外，Kimi 1.5的论文与DeepSeek R1模型的论文于同一天（1月22日）发布，但Kimi 1.5的模型权重从未对外公开，这引发了业界对其技术细节的诸多猜测。
