Auteur | Liu Baodan
Editeur | Zhou Zhiyu
Il y a cinq jours, Yang Zhilin, le fondateur de la populaire société AI Unicorn, a été impliqué dans un litige d'arbitrage. Il a fermement choisi de se défendre conformément à la loi. Le grand modèle d’IA est à une étape critique de rattrapage technologique, et il souhaite se concentrer sur la technologie et les produits.
Il y a un an aujourd'hui, Kimi ouvrait officiellement ses services à l'ensemble de la société. Un an plus tard, Kimi inaugure une itération technologique majeure.
Le 16 novembre, Yang Zhilin a déclaré lors d'une réunion de communication avec les médias que le paradigme de mise à l'échelle avait changé et que le prochain objectif de l'entreprise était de « mettre à l'échelle » sur la base de l'apprentissage par renforcement. La mise à l'échelle est la raison fondamentale qui a soutenu le développement de la technologie de l'IA au cours des dernières années, mais cela ne signifie pas agrandir le modèle. L'essentiel est de trouver une méthode de mise à l'échelle efficace.
Yang Zhilin a déclaré que le simple fait de prédire le prochain jeton comporte en fait certaines limites. Nous espérons que l'IA pourra l'explorer. La prochaine chose importante est de donner à l'IA la capacité de penser.
Lors de la réunion, Dark Side of the Moon a publié le dernier modèle mathématique k0-math, qui utilise principalement des scénarios mathématiques pour cultiver et entraîner la capacité de l'IA à réfléchir en profondeur. Il s’agit du premier modèle de raisonnement amélioré lancé par Kimi.
Kimi profitera de la dernière technologie d’OpenAI. Dans plusieurs tests de capacité de référence, la capacité mathématique de k0-math peut être comparée à la série o1 d’OpenAI. Par exemple, dans quatre tests de référence en mathématiques, dont l'examen d'entrée au lycée, l'examen d'entrée à l'université, l'examen d'entrée de troisième cycle et MATH, y compris les questions d'introduction au concours, le modèle k0-math de première génération a obtenu de meilleurs résultats que les modèles o1-mini et o1-preview. modèles.
Cependant, rattraper OpenAI n’est pas si simple. Dans les deux banques de questions mathématiques de niveau compétition les plus difficiles, OMNI-MATH et AIME, les performances du modèle k0-math de première génération ...
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