月之暗面推出新一代模型 K0-Math，加强 AI思考能力
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搜狐科技 作者 | 梁昌均
在 Kimi 上线一周年之际，月之暗面召开了一场临时
发布会。此次发布会临近时，这位 31 岁的公司创始人兼首席执行官
杨植麟还在现场忙着确认 PPT。这也是这位大模型顶流自成立月之暗面以来为数不多面向
媒体进行交流。
杨植麟透露，Kimi 目前每月使用人数已超过 3600 万。但这对于一款想要成为超级应用的产品来说，还远远不够。
月之暗面的做法：打造更强的模型，以及用更新的算法。
杨植麟在发布会上宣布推出新一代模型——数学推理模型 K0-Math。基准测试显示，该模型的数学能力可对标 OpenAI 的 O1 系列模型（O1-Mini 和 O1-Preview）。
"对 AI 来说，不变的一个关键词是 Scaling。它并不是简单的把模型做得更大就好，核心是找到有效的方法去 Scale。"杨植麟表示。
他认为，现在大模型的研究范式已经发生变化，从过去的 Next-Token Prediction（上下文预测）去拓展，转变为越来越多关注基于强化学习的方法去拓展。这其中的关键就是要让 AI 具备思考的能力。
"杨植麟认为，强化学习一定程度上可以让 AI 学习到思考的能力，并判断思考过程到底是好还是不好，从而持续迭代。什么样的场景最适合让 AI 锻炼思考的能力，我们认为是数学场景。"这也是月之暗面推出数学模型的
原因。解决数学
问题就是一个不断思考的过程，它在这个过程中会断试错，并不需要跟外界进行交互，可以自成
体系。
但这一模型还存在不少局限性，对简单的问题会过度思考，如对 1+1 这样的问题会多次求证计算，显得复杂化和非常谨慎；同时，对不同难度的题目答对的概率也有所不同。杨植麟表示，这需要减少幻觉，并提高泛化性，将其应用到物理化学、生物医学等学科问题和前沿研究，这是接下来很重要的
事情。
他还介绍了 Kimi 在 AI 搜索上的探索。把强化学习用在搜索场景，跟探索版Kimi 基于月之暗面自主研发的 Gemini 大模型，拥有强大的语言理解和生成能力。
2. 多模态能力：Kimi 具备文本、图像、语音、视频等多模态处理能力，可以满足用户在不同场景下的
需求。
3. 垂直领域深耕：Kimi 在教育、写作和搜索等垂直领域深耕，提供深度定制化的功能和服务。
提问：您提到适当的投放是必要的，Kimi 的投放策略是怎样的？
杨植麟：我们的投放策略是精准定位目标用户，以内容营销和口碑传播为主。我们希望通过优质的内容和创新功能吸引用户使用 Kimi，并通过用户的口碑传播扩大影响力。我们认为，通过这种方式，我们可以更有效地提升 Kimi 的留存和用户粘性。
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