11月18日消息，日前，國內(nèi)人工智能公司月之暗面推出的Kimi國產(chǎn)大模型正式發(fā)布k0-math。
k0-math是Kimi推出的首款推理能力強化模型，采用全新強化學(xué)習(xí)和思維鏈推理技術(shù)，通過模擬人腦的思考和反思過程，大幅提升解決數(shù)學(xué)難題的能力。
據(jù)了解，在多項數(shù)學(xué)基準(zhǔn)能力測試中，k0-math的表現(xiàn)能對標(biāo)OpenAI o1系列可公開使用的兩個模型：o1-mini和o1-preview。
根據(jù)官方公布的結(jié)果，在中考、高考、考研以及包含入門競賽題的MATH等4個數(shù)學(xué)基準(zhǔn)測試中，k0-math初代模型成績超過o1-mini和o1-preview模型，拿下第一。
在業(yè)界常使用的數(shù)學(xué)能力基準(zhǔn)測試MATH 中，k0-math模型得分93.8，超過 o1-mini的90分和o1-preview的85.5分。
官方表示，k0-math這一成績僅次于暫未開放使用的o1完全版94.8分。
據(jù)介紹，常規(guī)模型的設(shè)定目標(biāo)是盡快提供問題的答案，但k0-math不同，k0-math模型在做題過程中會花更長的時間來推理，包括思考和規(guī)劃思路，并且在必要時自行反思改進解題思路，提升答題的成功率。
不過，月之暗面坦言，k0-math雖然擅長解答大部分很有難度的數(shù)學(xué)題，但是當(dāng)前版本還無法解答LaTeX格式難以描述的幾何圖形類問題。
另外，k0-math還有一些局限性需要突破，包括對于過于簡單的數(shù)學(xué)問題，例如1+1等于幾，k0-math模型可能會過度思考，對于高考難題和IMO題目依然有一定概率做錯、猜答案。
月之暗面表示，這些局限性既是機遇，也是挑戰(zhàn)，預(yù)計將在下一階段的模型迭代中逐步得到改善。
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