月之暗面发布数学推理模型对标o1系列两款模型

　　日前，AI草创公司月之暗面宣告推出数学推理模型k0-math，并将连续在Kimi网页版和Kimi智能帮手APP上线，以协助用户完结更具应战性的数学使命。

　　据悉，k0-math是月之暗面方面推出的首款推理才能强化模型，采用了全新的强化学习和思想链推理技能，并经过模仿人脑的考虑和反思进程，大幅度的进步处理数学难题的才能。详细而言，惯例模型的设定方针是赶快供给答案，但k0-math则会花更长时刻来推理，包括考虑和规划思路，而且在必要时自行反思、改进解题思路，以提高答题的成功率。

　　依据多项数学基准才能测验成果为，该模型的体现可对标OpenAI o1系列的o1-mini和o1-preview，并在中考、高考、考研，以及包括入门比赛题的MATH等4个数学基准测验中，k0-math初代模型获得的成果就超过了上述两个模型。

　　一起在业界最常运用的数学才能基准测验MATH中，k0-math的分数为93.8，这一成果超过了o1-mini的90分和o1-preview的85.5分，仅次于暂未敞开的o1完全版的94.8分。而在难度更大的比赛等级数学题库OMNI-MATH和AIME基准测验中，k0-math初代模型的体现别离达到了o1-mini最高成果的90%和83%。

　　不过必需求分外留意的是，k0-math尽管拿手回答大部分很有难度的数学题，但其当时版别还无法回答LaTeX格局难以描述的几何图形类问题。此外该模型还有一些局限性需求打破，例如对“1+1等于几”这种过于简略的问题可能会过度考虑，而关于高考难题和IMO题仍然有必定概率做错或是猜答案，此外还需求更好的泛化才能在更多学科的场景中落地运用。

　　对此月之暗面方面表明，这些局限性既是k0-math的机会、也是应战，估计将会鄙人一阶段的迭代中逐渐得到必定的改进。接下来该模型还将继续迭代，提高更难标题的解题才能，并应战数学模型的才能极限。

　　值得一提的是，除了推出k0-math之外，日前月之暗面方面还发布了此前在10月中旬上线的Kimi探究版最新进展，并称其经过运用强化学习技能，在目的增强、信源剖析和链式考虑三大推理才能上完成了打破。

　　现在Kimi探究版能够将笼统的问题和模煳的概念详细化、拓宽用户的实在查找目的，一起能从很多的查找来历成果中，剖析筛选出更具权威性和可靠性的信源，而且还能够更好地基于思想链推理才能处理产品、公司、职业等问题。

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