楊植麟不認(rèn)為 Scaling Law 撞墻。

原標(biāo)題：Kimi發(fā)布新模型，數(shù)學(xué)能力超o1，產(chǎn)品重點(diǎn)提升留存率
文章來(lái)源：Founder Park
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Kimi全面上線一，推出k0-math數(shù)學(xué)模型

在Kimi全面上線一之際，月之暗面發(fā)布了基于推理強(qiáng)化的數(shù)學(xué)模型k0-math及一系列新功能。k0-math在數(shù)學(xué)基準(zhǔn)測(cè)試中超越了OpenAI的o1系列，展現(xiàn)出強(qiáng)大的推理能力。2024年10月，Kimi智能助手的活躍用戶預(yù)計(jì)將超過(guò)3600萬(wàn)，k0-math模型和Kimi探索版的新功能將在網(wǎng)頁(yè)端和APP陸續(xù)上線。

提升AI推理能力的重要性

Kimi創(chuàng)始人楊植麟指出，AI領(lǐng)域正經(jīng)歷技術(shù)范式的新變化，通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)和思維鏈等新技術(shù)，可以解決高質(zhì)量數(shù)據(jù)缺乏的問(wèn)題，提升AI在各領(lǐng)域的推理能力。他強(qiáng)調(diào)，思考能力將決定AI的發(fā)展上限，而交互能力則是必要條件。

k0-math模型的優(yōu)勢(shì)與局限

k0-math模型在中考和高考等數(shù)學(xué)測(cè)試中表現(xiàn)優(yōu)異，但在某些幾何問(wèn)題和簡(jiǎn)單計(jì)算上存在過(guò)度思考的現(xiàn)象。模型的過(guò)度思考與獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制密切相關(guān)，目前尚未對(duì)其思考長(zhǎng)度進(jìn)行限制，未來(lái)將通過(guò)技術(shù)升級(jí)解決這一問(wèn)題。

強(qiáng)化學(xué)習(xí)與Scaling Law的關(guān)系

楊植麟認(rèn)為，當(dāng)前的預(yù)訓(xùn)練階段還有進(jìn)一步提升的空間，未來(lái)將更側(cè)重于強(qiáng)化學(xué)習(xí)。他對(duì)Scaling Law持樂觀態(tài)度，認(rèn)為通過(guò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以在數(shù)據(jù)和算法上實(shí)現(xiàn)更高效的平衡。

Kimi的未來(lái)發(fā)展與留存策略

Kimi將專注于提升用戶留存率，并以此作為核心任務(wù)。楊植麟表示，團(tuán)隊(duì)規(guī)模將保持在合理范圍內(nèi)，避免因擴(kuò)大業(yè)務(wù)而影響創(chuàng)新能力。對(duì)未來(lái)的商業(yè)化模式，Kimi將以提升用戶價(jià)值為核心，而不是單純關(guān)注競(jìng)爭(zhēng)。

總結(jié)

Kimi在推理強(qiáng)化的數(shù)學(xué)模型k0-math的發(fā)布上展示了其在AI領(lǐng)域的創(chuàng)新能力，未來(lái)將圍繞提升思考與交互能力、優(yōu)化用戶留存等方向持續(xù)發(fā)展。楊植麟的觀點(diǎn)為AI行業(yè)的技術(shù)進(jìn)步提供了新的視角，而Kimi的專注策略則有望在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中獲得更大的成功。

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作者簡(jiǎn)介：來(lái)自極客公園，專注與科技創(chuàng)業(yè)者聊「真問(wèn)題」。