Kimi K3 采用归一化 latentMoE 稳定训练，9 处 Norm 细节曝光

Hugging Face 研究员 Elie Bakouch 指出，Kimi K3 使用归一化的 latentMoE 结构来稳定训练，并公开了来自 Muse 代码库的 9 处 Norm 层清单。其中 5 处为可学习参数（normalize 后乘以 1+w 或先乘后归一化）；专家侧由 256 个专家共享一个 postexpertnorm 模块，宽度在 8192 与 4096 间切换。