kimi 单次输出字数上限是多少？

在文字处理和逻辑思维方面，智谱清言、Kimi 和讯飞星火各有特点： Kimi： 优势：具有超长上下文能力，最初支持 20 万字的上下文，现已提升到 200 万字，对于处理长文本或大量信息的任务有巨大优势，适合从事文案工作，特别是需要处理大量文字或文件的工作。 不足：在文字生成和语义理解、文字生成质量方面的能力可能不如国内其它产品好，且不支持用户自定义智能体。 智谱清言： 优势：背后的技术源自清华大学研发团队的科研成果转化，模型质量出色。在产品设计方面以 ChatGPT 为对标，努力打造类似的用户体验。是国内首批开放智能体应用的公司之一，在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出明显优势，在处理需要深度思考和分析的任务时表现出色。 不足：暂未提及。 讯飞星火：在结构化 prompt 测试中，对于同样的 prompt，最初的输出可能存在问题，但改写后的 prompt 效果不错。 综合来看，它们在不同方面各有优劣，具体谁更胜一筹取决于您的具体需求和使用场景。

在文字处理和逻辑思维方面，智谱清言、Kimi 和讯飞星火各有特点： Kimi： 优势：具有超长上下文能力，最初支持 20 万字的上下文，现已提升到 200 万字，对于处理长文本或大量信息的任务有巨大优势，适合从事文案工作，特别是需要处理大量文字或文件的工作。 不足：在文字生成和语义理解、文字生成质量方面的能力可能不如国内其它产品好，且不支持用户自定义智能体。 智谱清言： 优势：背后的技术源自清华大学研发团队的科研成果转化，模型质量出色。在产品设计方面以 ChatGPT 为对标，努力打造类似的用户体验。是国内首批开放智能体应用的公司之一，在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出明显优势，在处理需要深度思考和分析的任务时表现出色。 不足：暂未提及。 讯飞星火：在结构化 prompt 测试中，对于同样的 prompt，最初的输出可能存在问题，但改写后的 prompt 效果不错。 综合来看，它们在不同方面各有优劣，具体谁更胜一筹取决于您的具体需求和使用场景。

以下是关于 Kimi 的相关提示词信息： 对于 Kimi Copilot 网页总结助手插件： 提示词包括：“你是一个擅长总结长文本的助手，能够总结用户给出的文本，并生成摘要。” 工作流程为：“让我们一步一步思考，阅读我提供的内容，并做出以下操作：一句话总结这篇文章，标题为‘概述’；总结文章内容并写成摘要，标题为‘摘要’；总是用中文回答；当你输出标题时，应该使用 markdown 格式。文章链接：https:// 。如果你无法访问这个链接，请根据下面的文本内容回答。” 文末的 ZIP 格式插件可能可以自定义提示词。 对于 Kimi chat： 输入 prompt 后很简洁。输入起诉状后，前面的回答温馨且专业，但存在一些问题，如主体缺少答辩人、引用废止的《合同法》等，总体能达到及格往上的成绩。输入应诉方案后，整体简洁明了但需继续细化，答辩策略对应答辩状，庭审准备和风险控制较抽象。 与智谱清言对比，智谱清言输入起诉状后的输出在主体等方面有其特点，输入“请输出应诉方案”后的输出在准备工作等方面表现良好。

Kimi 是由 Moonshot AI 出品的一个 AI 会话助手和智能助手。 它具有以下特点和功能： 1. 具备读取网页内容的能力，并能在此基础上生成一定的内容，读取完毕会显示绿色标点作为提示。但阅读能力有一定限制，可能无法一次性处理大量资讯或某些网站内容，可分批次提供资料。 2. 可以整理资讯内容，并能将其转化为吸引人的公众号文章。 3. 是 ChatGPT 的国产平替，实际上手体验好，适合新手入门学习和体验 AI。 4. 不用科学上网、不用付费、支持实时联网。 5. 是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，也是目前对长文理解做得最好的 AI 产品。 6. 能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源，如小红书、学术搜索。 您可以通过以下链接使用： 网页端：https://kimi.moonshot.cn/?utm_campaign=TR_LgLmkEor&utm_content=&utm_medium=%E7%BD%91%E7%AB%99&utm_source=CH_tpOYmtV1&utm_term= 移动端 Android/ios：https://kimi.volctrack.com/a/E3w3Q1xa

Kimi 探索版的技术原理如下： 工作流方面：通过工作流输出的卡片绑定和多轮输出推动剧情发展，其中相对复杂的技术实现是工作流中嵌套的图像流。但此 bot 未涉及自有 plugin、数据库、用户状态、外部系统交互等技术组件。 模型选择：选用 kimi 的 32k 模型，可选模型有 GLM4、Moonshot、MinMax 和百川，不确定作者选定此模型的具体理由，个人倾向于通义，底模决定了 bot 的能力。 历史更新：2024 年 10 月 11 日，Kimi 和智谱同时发布了深度推理的功能。相关共学课程的课件和回放已发布。此外，还有关于转变对 AI 态度的相关论述，强调将 AI 作为协作伙伴，通过对话式编程提升工作效率，解锁其创造力。

已有的大语言模型如文心一言、kimi 等通常不支持个人进行个性化训练。 大语言模型的相关知识包括： 国内大模型有通用模型如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言；还有垂直模型，专注特定领域。 大语言模型工作原理包括训练数据、算力、模型参数，在训练数据一致情况下，模型参数越大能力越强。 Transformer 是大语言模型训练架构，具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联。 大模型可能因错误数据导致给出错误答案，优质数据集对其很重要。 Prompt 分为 system prompt、user prompt 和 assistant prompt，写好 prompt 的法则包括清晰说明、指定角色、使用分隔符、提供样本等。 Fine tuning 是基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 学习大型语言模型（LLM）的开发是一个系统性的过程，需要涵盖多个方面的知识和技能： 掌握深度学习和自然语言处理基础，包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论，以及自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理，掌握相关论文。 学习 LLM 模型训练和微调，包括大规模文本语料预处理，使用预训练框架，以及微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 掌握 LLM 模型优化和部署，包括模型压缩、蒸馏、并行等优化技术，模型评估和可解释性，以及模型服务化、在线推理、多语言支持等。 进行 LLM 工程实践和案例学习，结合行业场景，进行个性化的 LLM 训练，分析和优化具体 LLM 工程案例，研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 持续跟踪前沿发展动态。 机器学习是人工智能的一个子领域，深度学习是机器学习的一个子领域，大语言模型是深度学习在自然语言处理领域的应用之一，具有生成式 AI 的特点。

以下是一些可以阅读多字数文本（如 doc、pdf 等格式）的 AI 产品： 1. 沉浸式翻译： 主打在所有网页双语翻译、PDF 文档对照阅读。 可以一键开启网页中 Youtube 视频的双语字幕。 插件安装地址：https://immersivetranslate.com/ 2. Kimi AI： 由月之暗面科技有限公司开发。 最大特点在于超长文本（支持最多 20 万字的输入和输出）的处理和基于文件、链接内容对话的能力。 用户可以上传 TXT、PDF、Word 文档、PPT 幻灯片、Excel 电子表格等格式的文件，Kimi AI 能够阅读并理解相关内容，为用户提供基于文件内容的回复。 此外，以下是一些可以翻译 PDF 的 AI 产品： 1. DeepL（网站）：，点击页面「翻译文件」按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译（浏览器插件）：，安装插件后，点击插件底部「更多」按钮，选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML / TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre（电子书管理应用）：，下载并安装 calibre，并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译（网页）：，使用工具把 PDF 转成 Word，再点击谷歌翻译「Document」按钮，上传 Word 文档。 5. 百度翻译（网页）：，点击导航栏「文件翻译」，上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件，支持选择领域和导出格式（不过进阶功能基本都需要付费了）。 6. 彩云小译（App）：下载后点击「文档翻译」，可以直接导入 PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、epub、srt 等格式的文档并开始翻译（不过有免费次数限制且进阶功能需要付费）。 7. 微信读书（App）：下载 App 后将 PDF 文档添加到书架，打开并点击页面上方「切换成电子书」，轻触屏幕唤出翻译按钮。 请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是为您生成的基于三本认识人工智能教材的教材分析引言： 在当今科技飞速发展的时代，人工智能已成为引领社会变革的重要力量。课程标准对于培养具备人工智能素养的人才提出了明确要求，旨在使学习者能够深入理解人工智能的原理、应用和发展趋势。 这三本教材为我们探索人工智能的奥秘提供了坚实的基础。首先，《认知神经学科：关于心智的生物学》由 Michael S. Gazzaniga、Richard B. Lvry 和 George R. Mangun 所著，作为世界权威的认知神经科学教材，它系统地涵盖了认知神经科学的各个方面，包括发展历史、细胞机制与认知、神经解剖与发展、研究方法，以及感觉知觉、物体识别、运动控制、学习与记忆、情绪、语言、大脑半球特异化、注意与意识、认知控制、社会认知和进化的观点等。通过这本书，我们能够从生物学的角度深入理解心智的形成和运作机制，为理解人工智能中的认知模型提供了生物学基础。 其次，《神经科学原理》由 Eric R. Kandel 和 James H. Schwartz 编写，让我们系统地了解神经元的细胞和分子生物学、突触传递、认知的神经基础、感觉、运动、神经信息的加工、发育及行为的出现、语言、思想、感动与学习。它强调了神经网络的联结主义，让我们认识到知识并非孤立存在，而是相互关联的，这对于构建人工智能中的知识表示和推理模型具有重要的启示。 最后，《神经生物学:从神经元到脑》由 John G. Nicholls 等著，是神经生物学领域内的世界级名著，涵盖了神经科学的方方面面，系统介绍了神经生物学的基本概念、神经系统的功能及细胞和分子机制。将这本书与前两本结合起来阅读，能够更全面地理解人脑的构造和运作，为设计更智能、更接近人类思维的人工智能系统提供宝贵的思路。 综上所述，这三本教材从不同角度为我们揭示了神经科学与人工智能之间的紧密联系，为我们深入学习和研究人工智能提供了丰富的知识和深刻的见解。

目前市面上能实现基于文档内容回答问题这一功能较好的工具包括： 1. 飞书：通过企业搜一搜或者自定义问答，智能伙伴可以基于用户有权限的文档内容回答用户提问。 2. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供一些排版功能，可改进文档整体风格和流畅性。 3. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性，保持原意。 4. Latex：常用于学术论文排版，使用标记语言描述文档格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件简化排版过程。 5. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 6. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业，保持原始意图。 7. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 8. Excel Labs：Excel 插件，新增生成式 AI 功能，基于 OpenAI 技术，可在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 9. Microsoft 365 Copilot：微软推出的整合 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件的 AI 工具，通过聊天形式完成用户需求。 10. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能，可自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 11. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，能生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 选择合适的工具取决于您的具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。对于学术论文，Latex 和 Overleaf 较受欢迎；对于一般文章和商业文档，Grammarly 和 PandaDoc 等可能更适用。

以下是为您生成的一篇关于智能语音识别技术在护士中应用的写作大纲，约 150 字： 一、引言 介绍智能语音识别技术的发展及在医疗领域的应用背景。 二、智能语音识别技术概述 技术原理、特点及优势。 三、在护士工作中的应用现状 如护理记录、医嘱执行等方面的应用情况。 四、对护士工作效率的影响 包括节省时间、减少错误等。 五、对护士职业发展的影响 技能要求变化、职业晋升机会等。 六、面临的挑战与对策 如技术准确性、隐私保护等问题及解决办法。 七、结论 总结应用前景及未来发展趋势。

限制大模型的字数可以通过以下几种方式： 1. 调整参数： Temperature：参数值越小，模型返回结果越确定；调高参数值，可能返回更随机、多样化或更具创造性的结果。对于质量保障等任务，可设置更低值；对于诗歌生成等创造性任务，可适当调高。 Top_p：与 Temperature 一起称为核采样技术，用于控制模型返回结果的真实性。需要准确和事实的答案时，调低参数值；想要更多样化答案时，调高参数值。一般建议改变其中一个参数即可。 Max Length：通过调整 Max Length 控制大模型生成的 token 数，有助于防止生成冗长或不相关的响应并控制成本。 2. 了解 token 限制： 不同模型有不同的 token 限制，例如 Claude2100k 模型的上下文上限是 100000 个 token，ChatGPT16k 模型的上下文上限是 16000 个 token，ChatGPT432k 模型的上下文上限是 32000 个 token。 token 限制同时对一次性输入和一次对话的总体上下文长度生效。 3. 遵循最简化原则设置限制条件： 确保拼写正确，例如“Constraints”（限制）。 常见的限制条件包括： 内容长度限制：确保模型输出不超过用户设定的字数或信息量。 内容类型限制：避免生成不恰当或不相关的内容。 逻辑和一致性限制：增强模型处理逻辑关系的能力。 风格和语调限制：使输出符合特定写作风格或语调。

要让大模型回答得简单一点并限制字数，可以通过以下几种方式： 1. 调整参数： Temperature：参数值越小，模型返回的结果越确定。对于需要简洁和基于事实的回答，如质量保障（QA）等任务，可设置较低的 temperature 值。 Top_p：调低参数值可获得更准确和事实的答案。一般建议改变 Temperature 和 Top_p 其中一个参数即可。 Max Length：通过调整 max length 来控制大模型生成的 token 数，有助于防止生成冗长或不相关的响应并控制成本。 2. 分治法：对于生成内容较多的情况，可采用分治法分段输出，最后自己拼合。 3. 提供清晰简洁的提示：在询问时不要惜字如金，应包含必要的关键信息，但避免过于复杂冗长，让大模型能准确理解需求，从而给出简洁的回答。