kimi推出的 k1 系列強化學(xué)習(xí)模型

產(chǎn)品名稱：k1 視覺思考模型
產(chǎn)品簡介：k1 視覺思考模型是kimi推出的k1系列強化學(xué)習(xí)AI模型，原生支持端到端圖像理解和思維鏈技術(shù)，將能力擴展到數(shù)學(xué)之外的更多基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域。k1模型在圖像理解、數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)等學(xué)科的基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)優(yōu)異，超過全球多個標(biāo)桿模型（如OpenAI o1、GPT-4o以及 Claude 3.5 Sonnet）。k1 視覺思考模型能直接處理圖像信息進行思考得出答案，無需借助外部OCR或視覺模型，提供完整的推理思維鏈，讓用戶看到模型思索答案的全過程。
詳細(xì)介紹：

k1 視覺思考模型是什么

k1 視覺思考模型是kimi推出的k1系列強化學(xué)習(xí)AI模型，原生支持端到端圖像理解和思維鏈技術(shù)，將能力擴展到數(shù)學(xué)之外的更多基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域。k1模型在圖像理解、數(shù)學(xué)、物理、化學(xué)等學(xué)科的基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)優(yōu)異，超過全球多個標(biāo)桿模型（如OpenAI o1、GPT-4o以及 Claude 3.5 Sonnet）。k1 視覺思考模型能直接處理圖像信息進行思考得出答案，無需借助外部OCR或視覺模型，提供完整的推理思維鏈，讓用戶看到模型思索答案的全過程。k1 視覺思考模型基于預(yù)訓(xùn)練和強化學(xué)習(xí)后訓(xùn)練，優(yōu)化字符識別能力，在 OCRBench 上得到 903 分的當(dāng)前最好（state-of-the-art）結(jié)果，在 MathVista-testmini、MMMU-val 和 DocVQA 基準(zhǔn)測試集上分?jǐn)?shù)分別為 69.1、66.7 和 96.9，處于全球領(lǐng)先水平。

同時，Kimi 模型研發(fā)團隊推出針對基礎(chǔ)科學(xué)學(xué)科的標(biāo)準(zhǔn)化圖形測試集Science Vista，涵蓋不同難度的數(shù)理化圖片題目，從分布上與實際用戶需求較為匹配。測試集將開放給全行業(yè)。

k1 視覺思考模型的主要功能

端到端圖像理解： k1 視覺思考模型能直接處理用戶輸入的圖像信息，進行深入的思考和分析，無需依賴外部的OCR技術(shù)或額外的視覺模型。
推理思維鏈展示：k1 視覺思考模型展示思考過程，即推理思維鏈（Chain of Thought， CoT），讓用戶能看到答案，還能看到模型得出答案的邏輯推理過程。
基礎(chǔ)科學(xué)能力泛化
- 數(shù)學(xué)能力：新的 k1 視覺思考模型，借助端到端的圖像理解能力，解鎖包括幾何圖形題在內(nèi)更加全面的數(shù)學(xué)能力。
- 跨學(xué)科能力：模型的能力擴展到物理、化學(xué)等其他基礎(chǔ)科學(xué)領(lǐng)域，能理解和解決這些領(lǐng)域的復(fù)雜問題。
真實場景適應(yīng)性：k1視覺思考模型在包含噪聲的真實場景下，如照片灰暗、圖像模糊、手寫字跡干擾等，k1 模型相比OpenAI 和 Anthropic 的視覺語言模型，有更顯著的領(lǐng)先優(yōu)勢。
通用問題解決能力：k1視覺思考模型展現(xiàn)出更多通用能力，如解釋科學(xué)家手稿等，讓應(yīng)用場景更加廣泛。

如何使用k1 視覺思考模型

下載或更新應(yīng)用：確保手機或電腦上安裝最新版的Kimi智能助手APP，或者訪問Kimi的網(wǎng)頁版。
訪問Kimi視覺思考版：k1 視覺思考模型已陸續(xù)上線最新版「Kimi智能助手」的 Android 和 iPhone 手機APP以及網(wǎng)頁( kimi.com）。在最新版手機APP或網(wǎng)頁版 Kimi+ 頁面找到「Kimi 視覺思考版」。
上傳或拍照：用APP或網(wǎng)頁版中的拍照功能，直接拍攝想要分析的圖像，或從設(shè)備中上傳已有的圖片。
等待分析：提交圖像后，k1 視覺思考模型將開始處理圖像信息，進行深入的思考和分析。
查看結(jié)果和推理過程：Kimi視覺思考版會展示模型的推理思維鏈（Chain of Thought， CoT），用戶能看到模型得出答案的全過程。
交互和反饋：如果需要進一步的解釋或有其他問題，與Kimi進行交互，提供反饋或提出新的問題。

kimi推出的 k1 系列強化學(xué)習(xí)模型

k1 視覺思考模型的挑戰(zhàn)

泛化能力：k1模型在分布外（out-of-distribution）的泛化能力還有提升空間，模型在處理訓(xùn)練數(shù)據(jù)中未涵蓋的新類型問題時表現(xiàn)不佳。
復(fù)雜問題解決：在解決更為復(fù)雜的問題時，k1模型的成功率不如處理簡單問題時高。
噪聲場景準(zhǔn)確率：在包含各種噪聲的真實場景下，盡管k1模型相比其他模型有優(yōu)勢，準(zhǔn)確率有待提升。
多輪問答效果：k1模型在多輪問答交互中的效果有待提高，涉及到模型對上下文的理解及連續(xù)對話中的邏輯連貫性。

k1 視覺思考模型的應(yīng)用場景

教育輔助 – 數(shù)學(xué)問題解答：分析數(shù)學(xué)題目的圖像，提供解題步驟和答案，幫助學(xué)生學(xué)習(xí)和理解數(shù)學(xué)概念。
學(xué)術(shù)研究 – 科學(xué)文獻分析：研究人員解讀科學(xué)文獻中的圖表和數(shù)據(jù)，獲得新的研究見解和發(fā)現(xiàn)。
圖像識別與分析 – 城市或建筑識別：用戶識別不熟悉的城市地標(biāo)或建筑風(fēng)格，增加旅行體驗的深度和豐富性。
藝術(shù)與文化 – 書法作品分析：分析書法作品的風(fēng)格和歷史背景，為書法愛好者提供深入的學(xué)習(xí)資源。
社交媒體 – 梗圖解讀：幫助用戶理解社交媒體上的梗圖和流行文化現(xiàn)象，跨越文化和語言障礙。