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作者丨不寒
编辑丨刘欢
常用Kimi网页版的小伙伴们可能已经发现，你今天打开的时候，左边好像多了什么东西。
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你可以轻轻点击侧边栏的“眼镜”图标，进入k0-math模型驱动的Kimi数学版界面！看到他们的数学版最新slogan，“基于 k0-math 模型，用公式勾勒世界”。当前Kimi数学版已上线网页版，官方表示，后续会推出手机版，进一步拓宽用户群体的使用场景，无论是中学生、高校学生还是科研人员，都能在手机端随时随地使用Kimi数学版来辅助学习和研究。月之暗面于11月16日发布了新一代数学推理模型 k0-math，官方昨日宣布基于该模型的 Kimi 数学版上线！
k0-math的最大亮点在于其采用了强化学习和思维链推理两项核心技术。k0-math模型融合了前沿的强化学习与思维链推理技术，模拟人类解题时的思考与反思机制，大幅提升了解决数学难题的能力。强化学习是一种基于奖励机制的学习方法，通过不断尝试和错误，模型能够在复杂环境中优化其决策过程。在k0-math的应用中，强化学习被用来训练模型在解题过程中做出最优决策，尤其在处理复杂数学问题时表现出色。与此同时，k0-math还引入了思维链推理技术。通过模拟人脑的思维过程，将问题拆解成多个步骤，逐步推导出答案。思维链推理能帮助模型更好地理解问题的结构，还能通过反复推敲来提高解题的准确性。![]()
数学基准能力表现出色，媲美OpenAI-o1?
月之暗面科技有限公司的创始人杨植麟提出k0-math模型在数学能力上对标OpenAI的o1系列模型。官方提到k0-math在多项数学基准能力测试中表现出色，其数学能力足以与OpenAI的o1系列模型相媲美。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的成绩超越了o1-mini和o1-preview模型。此外，还提及k0-math在解题过程中会花费更多时间进行推理，包括深入思考和规划解题思路，在必要时进行自我反思和改进，提高答题的成功率。![]()
局限性：离创造性的解决方案还有一定距离
最近不知道大家有没有发现，AI模型都争着抢着挑战高考数学、考研数学……
话说回来，尽管k0-math在数学推理上取得了巨大进步，但它仍有局限性，也就是面对高考数学的难题，k0-math也存在一定概率的错误解答……它暂时无法解答LaTeX格式难以描述的几何图形类问题，且在处理过于简单的问题时可能会过度思考。Kimi团队表示，将继续优化k0-math模型，以期在未来能够更好地服务于数学教育和研究。AI的解题过程虽然可以模拟人类的思维链推理，但如何将其转化为具有创造性的解决方案，仍然是一个待解的难题。除此之外，AI模型一步一步蔓延到教育、数学，是否将来将完全颠覆传统教育逻辑？但如果学生过于依赖AI工具，是否会导致他们缺乏独立思考的能力？随着AI逐渐能够应对更多的学科和领域，如何保证AI的使用公平、合理，并确保它不被滥用？AI的发展喜闻乐见，但AI的伦理边界，大家是否还在关注？
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