基准测试显示，Kimi k0-math 的数学能力可对标全球领先的OpenAI o1 系列可公开使用的两个模型：o1-mini和o1-preview。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。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，k...
k0-math模型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。该模型在解题过程中会花费更多时间进行推理，包括思考和规划思路，并在必要时自行反思改进解题思路，以提升答题成功率。尽管k0-math模型在解答大部分有难度的数学题方面表现出色，但当前版本还无法解答LaTeX...
k0-math模型融合了强化学习与思维链推理技术，这一技术我们并不陌生。它能够模拟人类的思考与反思过程，从而显著提升数学推理能力。与常规模型不同，k0-math在解题时更注重推理过程，会投入更多时间进行深入思考、规划解题思路，并在必要时进行自我反思与改进，以此提高答题的准确率。在数学推理过程中，Kimi展现出了自我...
模型创新:强化学习与思维链推理 k0-math之所以能够取得如此佳绩,离不开其独特的解题机制。该模型通过模拟人脑的思考和反思过程,投入更多时间进行推理、构思和反思,而非仅仅追求快速得出答案。例如,在解决AIME竞赛题时,k0-math经历多次尝试和失败后,意识到采取过于复杂的方法,最终转向更简化的解法,并成功得到正确结果。这...
k0-math的最大特点是其一边解决问题一边反思。这一点在杨植麟的现场演示中得以充分体现。以一道AIME竞赛题为例,k0-math通过多次尝试和修正,最终得出了正确的答案。在解决简单问题如“1+1等于几”时,k0-math也会进行多次反复验证,先进行可视化,再使用数学方法确认,直至自信回答出结果。这种深度思考的方式,反映了Kimi...
未来的一到两周时间内,k0-math 强化模型将会放到 Kimi 探索版中,包含了意图增强、信源分析、链式思考三个特点。 其中,模型在深度思考的过程中,生成的学习数据是否都有用以及是否正确,这是强化学习中的一个核心问题,以前做Next—Token prediction,处理的是静态数据,可以做静态过滤、打分筛选,而在强化学习中则对奖励...
1. k0-math模型的发布:Kimi最新推出了一款数学模型k0-math,该模型在数学问题解决能力上有望超越OpenAI的o1模型,标志着Kimi在数学领域的技术进步。2. 模型优化需求:尽管k0-math在处理一些基础问题时可能会表现出过度分析的倾向,Kimi团队正积极寻求解决方案,以优化模型性能,确保其在各种问题上的高效和准确。
k0-math 到底强在哪？说白了，AI 模型就是为了让机器“更像人”，会思考、会推理。像 OpenAI 的 ...
第二是k0-math目前只支持一轮,不能支持多轮问答,意思就是不能再去追问了。 k0-math新鲜出炉,不少网友和机构也在第一时间进行了测试。 第三方测评机构SuperCLUE,基于SuperCLUE-Math6o奥林匹克数学竞赛基准,对k0-math进行了专项数学能力评估。 测试结果为:与o1-preview相比,数学模型 k0-math 在SC-math6o上仍有...