摘要：在 OpenAI o1 正式版发布 10 天后，Kimi 的「高阶推理模型」也落地了。12 月 16 日，Kimi 直接发布了自己的「视觉思考模型」k1。相比于一个月前发布的 k0-math，k1 支持端到端的图像理解和思维链（CoT），不仅推理能力进一步提升
思维链的出现意味着，大模型未来可能可以通过自我的对抗强化学习，产生新的知识，超越人类知识的边界。
作者 | Jesse
编辑 | 郑玄
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学会「数理化」的大模型今年夏天，就有媒体利用高考试卷，测试了大模型的「知识水平」。得到的结果相当惊人，不少大模型的测试成绩，都达到了「一本线」的水平，但仅限「文科」。大模型最擅长的学科是语文、英语，以及政治历史，这几门课基本都可以拿到 80 分以上，英语更是可以接近满分。但数理化三科，大部分模型都无法及格。包括文综三科里，比较注重逻辑判断的地理，大模型的表现也欠佳。这里最大的原因在于，大模型缺少「推理」能力，去对输出的内容进行「收敛」。面对那些较为开放，没有唯一标准答案的主观题，大模型往往能引经据典，给出丰富的回答，组织语句的能力也较强——这都是语言模型的「老本行」。但面对那些理科的客观题，只有唯一标准答案的时候，大模型就较难命中靶心。所以，想要衡量下一代「高阶推理模型」的能力高低，很大程度上，就是要看它的理科成绩如何。此次 Kimi k1 发布，月之暗面公布的第一项基准测试，就是「数理化」三门学科的能力测试。根据测试结果，k1 大幅领先于 GPT-4o。而 4o 曾是今年夏天在高考测试中表现相对最好的大模型。同时，k1 相比 OpenAI 最先进的高阶推理模型 o1，也存在一定优势。不只是中学水平的数理化，Kimi k1 对于更高阶的问题也具备相当强的解析能力，比如奥赛数学。我们尝试输入了一道主要面向高校的数学奥赛题目给 Kimi，它也顺利完成了推理解答，并得到了正确答案。如果说，此前通用大模型 AI 的知识水平大概处于「高考一本线」左右，那具备高阶推理能力的 k1，在一些领域则至少来到了研究生，甚至博士级的水平。02
会「一步步思考」的 AI当我们尝试用 Kimi k1 来解答一系列中学数理化问题，会发现明显的特征是，k1 的思考过程非常细，甚至有时候会有点「太细了」。它会把一个问题分析、拆解到最底层，产生结论之后，还会主动从其他角度进行二次思考，来验证自己之前的想法是否正确，如果发现矛盾，就会进行进一步的反思。思维链究竟应该细化到何种程度，目前还没有一个全行业共识的答案。但可以肯定的是，大模型的思维链能力可以启发人类做事的思路。这是许多行业的专业人士在使用推理模型后，最常发出的感慨。目前这一代「高阶推理模型」所具备的思维能力，率先在数理化解题、专业知识解读等场景下，得到了最明确的体现。而这种推理能力更深层的意义，在于「反思」。「反思」能力的出现，通过思维链技术，能让大模型输出的内容变得更有逻辑，更可控且灵活。当下大模型应用场景里，明显存在的一个矛盾是：当我们提出一个问题，如果我们自己不知道答案，我们就依然无法判断大模型给出的答案是否正确。但如果大模型能给出自己的逻辑思维过程，我们就可以参考这个过程，来判断答案的合理与否。所以当下包括 Kimi k1 在内的模型，一个最好用的 prompt 就是「一步步分析」，这样经过专门训练的大模型就能给出更详细的思考过程，供用户进行参考评估。03
用「反思」突破人类知识边界高阶推理能力、思维链、端到端的视觉输入……大模型 AI 正在经历一轮新的颠覆性改变。Kimi 再次占据了优势身位。过去大模型所采取的，泛意义上的机器学习思路，更多是基于数据进行「拟合」，也就是模仿。上一代语言模型主要模仿的，就是人类说话、写字的方式。因为 AI 的学习效率很高，通过整合大量的知识数据，就能输出很好的结果。但这依然注定了，这样的模型只能无限接近人类的水平，而很难超越人类已知的知识范畴，无法产生新的知识。这也是为什么过去很多人觉得，大模型应用有点像是「什么都懂一点的大学生」，但在任何一个垂直领域都不够深入，无法给出更有价值的独到洞见。但「反思」能力的出现，则意味着，AI 大模型未来可能可以通过自我的对抗强化学习，产生新的知识，真正超越人类现有的知识边界。这件事早有成功范例。比如 AlphaGo，就是利用强化学习的方法，基于人类围棋棋手的棋谱，发散出了更多，远超人类棋手所知的策略。之后的 AlphaZero，则是在完全没有输入任何棋谱数据的前提下，只是输入规则，完全通过自我的对抗强化训练，产生了超越人类的智能。在 Kimi k1 的功能演示中，月之暗面特意输入了一些古代科学家如伽利略的手稿，这些手稿在今天看起来无比模糊，普通人几乎不可能理解其含义，但 Kimi 也能够通过思考，发掘出很多画面上没有的背景信息。来源：极客公园
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