AI 领域正在经历新一轮技术范式的变化，预训练 Scaling Law 放缓之后，推理时间计算成为了新的性能提升关键。

两个月前，OpenAI o1 的诞生再次引领了大模型技术的突破。从后训练阶段入手，通过更多的强化学习、原生的思维链和更长的推理时间，o1 将大模型的能力又往前推了一步。

这段时间，国内大模型初创公司月之暗面的技术攻关经历了一场加速。

继 Kimi 探索版 10 月开放之后，这家公司在 11 月 16 日交上又一份答卷：Kimi 的最新一代推理模型 k0-math，在数学能力已实现对标 OpenAI o1-mini 和 o1-preview。

这是 Kimi 推出的首款推理能力强化模型，k0-math 同样采用了全新的强化学习和思维链推理技术，通过模拟人脑的思考和反思过程，大幅提升了解决数学难题的能力，可以帮助用户完成更具挑战性的数学任务 。

Kimi 创始人杨植麟表示，接下来 k0-math 模型会持续迭代，提升更难题目的解题能力，挑战数学模型的能力极限。同时，k0-math 数学模型和更强大的 Kimi 探索版，将会分批陆续上线 Kimi 网页版（kimi.ai）和 Kimi 智能助手 APP。

在 Kimi Chat 全量开放一周年之际，还有一个数字吸引了大家的注意：截至 2024 年 10 月，Kimi 智能助手在 PC 网页、手机 APP、小程序等全平台的月度活跃用户已超过 3600 万。

数学能力对标 o1，k0-math 的表现如何？

在多项基准能力测试中，k0-math 的数学能力可对标 OpenAI o1 系列公开发布的两个模型：o1-mini 和 o1-preview。

具体来说，在中考、高考、考研以及包含入门竞赛题的 MATH 等 4 个数学基准测试中，k0-math 初代模型成绩超过 o1-mini 和 o1-preview 模型：k0-math 模型得分 93.8，o1-mini 为 90 分， o1-preview 为 85.5 分。k0-math 的成绩仅次于尚未正式上线的 o1 完全版的 94.8 分。

而在两个难度更大的竞赛级别的数学题库 OMNI-MATH 和 AIME 基准测试中，k0-math 初代模型的表现分别达到了 o1-mini 最高成绩的 90% 和 83%。

常规模型的关键目标是尽快提供答案。与之不同，在做题过程中，k0-math 模型会花更长的时间来推理，包括思考和规划思路，并且在必要时自行反思改进解题思路，提升答题的成功率。k0-math 的解题思考过程，常常会让数学高手也受到启发。

以这道 AIME 竞赛题目为例，k0-math 模型通过不断探索和试错，经历了八九次失败，意识到自己之前用了过于复杂的方法，最终得出了正确结果。

不过，需要注意的是，k0-math 模型虽然擅长解答大部分很有难度的数学题，但是当前版本还无法解答 LaTeX 格式难以描述的几何图形类问题。

此外，它还有一些局限性需要突破，包括对于过于简单的数学问题。例如「1+1=？」，k0-math 模型可能会过度思考。

「意图增强」等三大推理能力

注入 Kimi 探索版

新的强化学习技术范式带来的推理能力提升，也将会泛化到更多日常任务上。

在上个月推出的 Kimi 探索版中，月之暗面已将推理能力运用到 AI 搜索任务上，通过模拟人类的推理思考过程，多级分解复杂问题，执行深度搜索，并即时反思改进结果，帮助用户更高效地完成复杂的搜索调研任务。

据杨植麟介绍，基于强化学习层面的技术创新，Kimi 探索版已在三大推理能力上实现突破：意图增强、信源分析和链式思考。

意图增强：Kimi 探索版可以将抽象的问题和模糊的概念具体化，拓展用户的真实搜索意图。例如，当互联网产品经理调研某产品的用户忠诚度，Kimi 探索版会思考当用户搜索「忠诚度」时，本质上是想做数据的分析，然后找到可以体现忠诚度的维度，将这个比较模糊和抽象的概念，转化为更加具体的「活跃度、留存率、使用频率、使用时长」等关键词，然后通过机器更擅长的海量并行搜索，查找更全面和准确的答案。

信源分析：Kimi 探索版会从大量的搜索来源结果中，分析筛选出更具权威性和可靠性的信源，并且在答案中提供溯源链接，可一键定位信源具体出处，精确到段落级别，让条信息都有据可查。例如，在咨询顾问调查人群市场规模的场景，借助 Kimi 探索版查找中国不同年龄的人口占比情况时，Kimi 会筛选最权威和最新的人口普查报告信息。

链式思考：Kimi 探索版可以更好地基于思维链推理能力处理产品、公司、行业等研究问题。例如，当程序员做技术选型，想要了解「react 中有哪些状态管理库，最好用的是什么」。Kimi 首先会拆解问题，找到 react 的状态管理库有哪些，然后分别搜索每个状态管理库的优缺点、使用场景和推荐理由，最后分析总结找到的所有高质量信息，推荐一个最适合大多数情况的状态管理库和理由。

面向推理 Scaling Law 时代

在过去几年中，LLM 使用来自网站、书籍和其他来源的公开文本和其他数据进行预训练，但模型开发者基本上已经从这类数据中榨干了尽可能多的资源。

有研究预计，如果 LLM 保持现在的发展势头，预计在 2028 年左右，已有的数据储量将被全部利用完。届时，基于大数据的大模型的发展将可能放缓甚至陷入停滞。

来源：论文《Will we run out of data? Limits of LLM scaling based on human-generated data》

好在以 o1 为代表的「推理 Scaling Law」成果，给大模型规模扩展 vs 性能的曲线带来了一次上翘。领域内认为，这让大模型领域重现了类似当年 AlphaGo 强化学习的成功 —— 给越多算力，就输出越多智能，一直到超越人类水平。

在这条赛道，不论海外的 OpenAI、谷歌，还是国内的月之暗面，都重新站在了全新的起跑线上。

当然，这种范式转变，首先加剧了科技公司之间的人才争夺。去年 7 月，德扑 AI 作者 Noam Brown 就加入 OpenAI，并在 o1 项目中发挥了至关重要的作用。近日，Anthropic 又从谷歌挖走了 AlphaGo 核心作者、强化学习大牛 Julian Schrittwieser。

对此，月之暗面是否有所准备？

「我们是很早看到这一点的。只不过在早期，预训练的很多红利还没有被充分发挥出来，所以可能更关注怎么通过预测下一个 Token 去压缩更多的智能，但关于强化学习，不管是在人才还是在技术的储备上，我们都有很早地去铺垫。」杨植麟表示。

来源：机器之心

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