搭上“谷愛凌”，“柳夜熙們”站上風口？
作者：張琳 曹楊從“永不塌房”的藝人到頻頻亮相北京冬奧會，作為元宇宙細分賽道之一的虛擬數字人又火了一把。2月7日，即谷愛凌摘得冬奧會自由式滑雪大跳臺金牌的
【ITBEAR】月之暗面Kimi，這家通用人工智能創業公司，在今日正式推出了其新一代數學推理模型——k0-math。這款模型標志著Kimi在推理能力強化方面的首次嘗試。
據Kimi方面介紹，k0-math在多項基準測試中表現出色，其數學能力足以與全球領先的OpenAI的o1系列模型相媲美，具體對標o1-mini和o1-preview兩個可公開使用的模型。
在中考、高考、考研以及MATH等四個不同級別的數學基準測試中，k0-math初代模型的成績均超越了o1-mini和o1-preview。而在更具挑戰性的OMNI-MATH和AIME競賽級數學題庫中，k0-math也分別達到了o1-mini最高成績的90%和83%。
Kimi創始人楊植麟博士表示，當前AI領域正經歷技術范式的轉變，新技術如強化學習、合成數據及思維鏈的應用，正逐步解決高質量數據缺乏的問題，從而推動AI在多個領域和場景中的推理能力及智能水平上限的提升。
k0-math模型采用了這些先進技術，特別是強化學習和思維鏈推理技術，顯著增強了其數學推理能力。通過模擬人類的思考和反思過程，該模型能夠更有效地解決復雜的數學問題，幫助用戶應對更具挑戰性的數學任務。
在做題過程中，與常規模型追求快速給出答案不同，k0-math愿意花更多時間進行推理，包括深入思考和規劃解題思路，甚至在必要時進行自我反思和改進，以提高答題的成功率。
Kimi還將這種強化學習技術帶來的推理能力提升應用到了日常任務上。其近期上線的Kimi探索版，在搜索任務中展現了出色的推理能力，包括意圖增強、信源分析和鏈式思考等三大方面。
這些推理能力使得Kimi探索版在處理復雜搜索調研任務時更加高效，能夠更準確地理解和拓展用戶的搜索意圖，從海量信息中篩選出權威可靠的信源，并通過思維鏈推理處理復雜的研究問題。
據悉，Kimi智能助手自全面開放以來，已吸引超過3600萬的月度活躍用戶。隨著k0-math數學模型和更強大的Kimi探索版的陸續上線，Kimi有望幫助用戶解決更多具有挑戰性的數學和搜索調研類任務。
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