如何让kimi准确理解我需要它干的事

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。

国内有类似于 Kimi 的 AI 产品，例如智谱清言。 Kimi 具有超长上下文能力，最初支持 20 万字的上下文，现在已提升到 200 万字，对于处理长文本或大量信息的任务有巨大优势。但在文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品，且不支持用户自定义智能体。 智谱清言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，在产品设计方面对标 ChatGPT，努力打造类似用户体验，是国内首批开放智能体应用的 AI 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。 此外，Kimi 智能助手还被推荐为新手入门学习和体验 AI 的工具，不用科学上网、不用付费、支持实时联网，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，能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源。

以下是关于 kimi chat 进行长文本分析的提示词相关内容： 在测评机制方面，包括以同组提示词下 ChatGPT 4.0 生成的内容做对标参照，对文心一言 4.0、智谱清言、KimiChat 进行测评。能力考量涵盖复杂提示词理解和执行、推理能力、文本生成能力、提示词设计能力、长文本归纳总结能力等。测评轮次分为多轮，如第一轮是复杂提示词理解和执行，包括 Markdown+英文 title 提示词测试、Markdown+中文 title 提示词测试、中文 title+自然段落提示词测试等任务。第五轮是长文本归纳总结能力，按提供的长文本进行归纳总结，逐步推理任务，遍历 3 个不同类型任务和 4 个大模型。 在聊天对话类 AI 产品中，Kimi 的显著特点是超长上下文能力，最初支持 20 万字，现提升到 200 万字，对处理长文本或大量信息任务有优势，但在文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品，且不支持用户自定义智能体。 在丰富大模型生成的尝试中，利用 Prompt 做出详细度设定作用微弱，如在对 KimiChat 的测试中，使用详细度 Prompt 后字符数有所增加，但效果不显著。

Kimi 在长文本分析方面具有显著优势，其最突出的特点是拥有超长上下文能力。最初支持 20 万字的上下文，如今已提升至 200 万字，这对于处理长文本或大量信息的任务极为有利。比如从事文案工作，需要处理大量文字或文件时，Kimi 能帮助更有效地处理和分析大量信息，提高工作效率。对于需要长期记忆或参考大量背景信息的任务，Kimi 的这一特性也很有用。 使用 Kimi Chat 查询问题时，它会在互联网上检索相关内容，并基于检索结果进行总结分析，最后给出结论，这是大模型利用“网页搜索”工具的典型例子。 但 Kimi 也存在一些不足，在文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品，且不支持用户自定义智能体。

以下是关于 Kimi 在学习英语方面的相关信息： 可以通过设计恰当的提示词，如“帮我列举场景下的常用【英语】词汇 50 个”“把以上词汇转换成表格形式输出”“到【医院就医】的时候，常用的【英语】句型有哪些”“用【英语】表达【心情】【不愉快】的句式有哪些”“在【英语高考作文试题】中，常用的表达句型有哪些？并给出例句”“请你给中学生介绍《论语》的主题思想，并将《论语》的 10 条名句翻译成英语”等，利用生成式人工智能辅助英语学习。 Kimi 有相关的插件，如浏览器 Kimi 插件，安装后在浏览网络文章时点击插件图标或使用快捷键 Ctrl/Cmd+Shift+K，即可一键召唤 Kimi 总结网页内容。其特点包括极简、能总结 Kimi 无法访问的网页（如推特等）、英文文章直接用中文总结要点、支持 Dark Mode 等。但需注意本插件为第三方爱好者开发，不是 Kimi 或月之暗面官方产品，且由于 Arc 等浏览器没有所需的 API，所以在 Arc 等浏览器无法使用。 还有 Kimi 阅读助手插件，它支持快捷调用 Kimi，并将当前页面打包成一个.md 文件喂给 Kimi，历史会话中能看到刚才的记录，总结模型可自己选择。但使用该插件需要 Chrome 114 及以上版本，且暂不支持 Arc 游览器（Arc 缺少相关 API）。同时，该插件 0.6.1 版本有一些修复和新增功能，如 fix:预设提示词无法滚动、fix:超长提示词无法完整引用、feat:新会话默认选中总结提示词、feat:增加 Kimi 读书模式（切换章节后可以继续追加新的页面内容）。

以下是智谱清言、扣子、kimi 这三款 AI 产品的能力优劣势介绍： 智谱清言： 优势： 背后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。 以 ChatGPT 为对标打造用户体验，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明显优势，能出色处理需要深度思考和分析的任务。 劣势：暂未提及。 Kimi： 优势： 具有超长上下文能力，最初支持 20 万字，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。 劣势： 文字生成和语义理解能力可能不如国内其他产品好。 文字生成质量方面有待提升。 不支持用户自定义智能体。 关于扣子，文中未提及相关内容，无法为您介绍其能力优劣势。

以下是今年一些较为突出的 AI 相关事件： 1. 在教育领域，AI 走进小学课堂，如 2020 年的 GPT3 擅长用电脑写文章和处理多种语言任务，能帮助人们写故事、回复邮件甚至编写程序代码；2022 年的 DALLE 可以根据描述画出想象中的图画。 2. 在商业活动中，有人将 AI 工具与商业会展结合，如用 AI 定制赛博朋克风格的团建游戏。 3. 在研究方面，针对 LLMs 的研究不断推进，出现了如推理时间计算和游戏玩法风格的价值迭代等新研究，预计未来一年内会产生能更好进行高级认知任务的 AI，2024 年预计会有许多 AI 原型和实验投入生产，计算的平衡将从预训练开始转移到推理。

以下是一些可以免费、高效且准确地翻译 21 个英文文献的工具： 1. 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，可选择“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”等功能，它也支持阅读本地 PDF 等，是个实用的英文资料和网页翻译插件。 2. DeepL（网站）： ，点击页面“翻译文件”按钮，上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 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，但进阶功能基本都需要付费。 6. 彩云小译（App）：下载后点击“文档翻译”，可以直接导入 PDF、PDF、Word、Excel、PPT、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。 8. 浏览器自带的翻译功能：如果一些 PDF 太大，翻译工具不支持，除了将 PDF 压缩或者切分外，还可以转成 HTML 格式，然后使用浏览器自带的网页翻译功能。 此外，还可以利用 GPT 辅助阅读，虽然这种方式的阅读体验不够连续，需要跨两个页面来回复制和对话，但能从英译中到中译中，帮助您真正看得进去文档在说什么。还有浏览器插件莫妮卡 ，使用之后您随意刷住任意一段文字会出现翻译选项。但这个工具集成了 GPT 的功能，相当于网页版挂载了一个 GPT + notion，很多场景下可以重写扩写，若您感兴趣可自行查询官网了解它的更多用法。

以下是一些能够帮助您快速高效修改论文并确保内容准确的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，丰富的模板库和协作功能简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 此外，还有一些中文的内容仿写 AI 工具，如： 1. 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，实时同步翻译，支持全文改写，一键修改，实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 2. 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 是智能写作助手，擅长多种文体写作，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 3. 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 由腾讯 AI Lab 开发，提升写作者写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 但请注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些能够帮助您快速高效修改论文并确保内容准确的 AI 工具： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助您管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 此外，还有一些中文的内容仿写 AI 工具，如： 1. 秘塔写作猫：https://xiezuocat.com/ 。它是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译。支持全文改写，一键修改，实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 2. 笔灵 AI 写作：https://ibiling.cn/ 。是智能写作助手，能写心得体会、公文、演讲稿、小说、论文等，支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 3. 腾讯 Effidit 写作：https://effidit.qq.com/ 。由腾讯 AI Lab 开发，能提升写作效率和创作体验。 更多 AI 写作类工具可以查看这里：https://www.waytoagi.com/sites/category/2 。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前常见的语音转文字的 AI 工具有以下几种： 1. GVoice：中文识别率优秀，少量错误可被 ChatGPT 正常理解和纠错，衔接流畅。 2. Reccloud：免费的在线 AI 字幕生成工具，可直接上传视频进行精准识别，能翻译并生成双语字幕，声称处理了 1.2 亿+视频，识别准确率接近 100%。 3. 绘影字幕：一站式专业视频自动字幕编辑器，支持 95 种语言，准确率高达 98%，可自定义字幕样式。 4. Arctime：能对视频语音自动识别并转换为字幕，支持自动打轴，支持 Windows 和 Linux 等主流平台及 SRT 和 ASS 等字幕功能。 5. 网易见外：国内知名语音平台，支持视频智能字幕功能，转换正确率较高，支持音频转写功能。 6. Ava：为聋人和重听者提供专业和基于 AI 的字幕（转录和说话人识别）。 7. Verbit：专业的基于 AI 的转录和字幕。 8. Otter：混合团队高效协作会议所需的工具。 9. Trint：音频转录软件，从语音到文本到魔法。 10. Rev：99%准确的字幕、转录和字幕服务。 11. Voiceitt：为语音不标准的人群提供的应用程序。 12. Deepgram.com：通过 AI 语音识别实现更快速、更准确的语音应用。 13. Fireflies.ai：会议的 AI 助手。 14. SoapBox：让孩子们的声音被听见的语音技术。 15. Amberscript：使用语音识别自动将音频和视频转换为文本和字幕的 SaaS 解决方案。 16. Speaksee：实时字幕记录面对面小组会议中的发言内容。 17. Speechmatics：理解每个声音的自主语音识别技术。 18. Sonix：支持 35 多种语言的自动转录。 需要注意的是，不同工具在不同场景和语言环境下的准确率可能会有所差异，您可以根据自己的具体需求选择适合的工具。

以下是一个用于命名实体识别的 Prompt 模板示例： “请从以下文本中准确识别出所有的命名实体，并按照人物、地点、组织、时间等类别进行分类：” 通过这样明确的指令，能够引导模型更有针对性地进行命名实体的抽取，从而提高抽取结果的准确性。

使用RAG（RetrievalAugmented Generation）方法可以有效增强代码生成的准确度。RAG结合了检索和生成的优势，使生成模型能够利用外部知识库或文档来提高生成结果的质量。以下是如何使用RAG来增强代码生成准确度的步骤： 1. 准备检索库 首先，需要一个包含相关代码片段、文档或知识库的检索库。这可以是公开的代码库（如GitHub）、项目文档、API文档或编程语言的官方文档。 2. 实施检索模型 使用一个检索模型来从库中找到与输入查询最相关的文档或代码片段。常用的检索模型包括BM25、TFIDF等，或者更先进的深度学习模型如DPR（Dense Passage Retrieval）。 ```python from transformers import DPRQuestionEncoder, DPRQuestionEncoderTokenizer, DPRContextEncoder, DPRContextEncoderTokenizer 加载检索模型和tokenizer question_encoder = DPRQuestionEncoder.from_pretrained question_tokenizer = DPRQuestionEncoderTokenizer.from_pretrained context_encoder = DPRContextEncoder.from_pretrained context_tokenizer = DPRContextEncoderTokenizer.from_pretrained 编码查询 query = "How to sort a list in Python?" query_inputs = question_tokenizer query_embedding = question_encoder.pooler_output 编码文档（检索库中的代码片段或文档） contexts = context_embeddings = for context in contexts: context_inputs = context_tokenizer context_embedding = context_encoder.pooler_output context_embeddings.append ``` 3. 检索相关文档 计算查询和文档之间的相似度，检索最相关的文档。 ```python import torch 计算相似度（使用点积） similarities = 找到最相关的文档 most_relevant_index = torch.argmax most_relevant_context = contexts ``` 4. 结合生成模型 使用生成模型（如GPT3或其他代码生成模型），结合检索到的相关文档作为上下文，生成高质量的代码。 ```python from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer 加载生成模型和tokenizer generation_model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained generation_tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained 将检索到的上下文和查询合并 input_text = f"{most_relevant_context}\n\n{query}" input_ids = generation_tokenizer.encode 生成代码 generated_outputs = generation_model.generate generated_code = generation_tokenizer.decode print ``` 5. 集成与优化 为了进一步优化RAG的代码生成性能，可以进行以下步骤： 多轮检索：如果第一次检索结果不理想，可以通过多轮检索获取更多相关信息。 细化检索库：不断更新和扩展检索库，确保其中包含最新、最相关的代码片段和文档。 微调生成模型：使用领域特定的数据微调生成模型，使其更适合特定的代码生成任务。 通过这些步骤，RAG方法能够有效地增强代码生成的准确度，提高生成结果的相关性和质量。

以下是一些具有“图片理解”能力的国内模型： 1. Gemini 模型：在各种图像理解基准测试中表现出色，如在表 7 中的各项测试中是最先进的，在回答自然图像和扫描文档的问题，以及理解信息图表、图表和科学图解等任务中性能强大。在 zeroshot 评估中表现优于其他模型，在多学科的 MMMU 评估基准测试中也取得了最好的分数。 2. 国内大模型： 北京企业机构：百度（文心一言）https://wenxin.baidu.com 、抖音（云雀大模型）https://www.doubao.com 、智谱 AI（GLM 大模型）https://chatglm.cn 、中科院（紫东太初大模型）https://xihe.mindspore.cn 、百川智能（百川大模型）https://www.baichuanai.com/ 上海企业机构：商汤（日日新大模型）https://www.sensetime.com/ 、MiniMax（ABAB 大模型）https://api.minimax.chat 、上海人工智能实验室（书生通用大模型）https://internai.org.cn 3. 智谱·AI 开源模型： CogAgent18B：基于 CogVLM17B 改进的开源视觉语言模型，拥有 110 亿视觉参数和 70 亿语言参数，支持 11201120 分辨率的图像理解，具备 GUI 图像的 Agent 能力。 CogVLM17B：强大的开源视觉语言模型，在多模态权威学术榜单上综合成绩第一，在 14 个数据集上取得了 stateoftheart 或者第二名的成绩。 Visualglm6B：开源的支持图像、中文和英文的多模态对话语言模型，语言模型基于 ChatGLM6B，具有 62 亿参数；图像部分通过训练 BLIP2Qformer 构建起视觉模型与语言模型的桥梁，整体模型共 78 亿参数。 RDM：Relay Diffusion Model，级联扩散模型，可以从任意给定分辨率的图像快速生成，而无需从白噪声生成。

以下是一些具有“图片理解”能力的模型： 1. Gemini 模型：Gemini Ultra 在各种图像理解基准测试中表现出色，如在表 7 中的各项测试中是最先进的。它在回答自然图像和扫描文档的问题，以及理解信息图表、图表和科学图解等各种任务中性能强大。在 zeroshot 评估中表现优于其他模型，还超过了几个在基准训练集上微调的现有模型。在 MMMU 评估基准测试中也取得了最好的分数。 2. 李飞飞团队开发的计算机视觉模型：能够在看到图片的第一时间生成类似人类语言的句子，但仍存在需要改进和学习的地方。 3. GPT4V 模型：图像理解由多模态 GPT3.5 和 GPT4 提供支持，能够将语言推理技能应用于各种图像，例如照片、屏幕截图以及包含文本和图像的文档。

目前国产 AI 中，在对英文的理解方面，以下两款产品具有一定特点： 1. 通义万相：在中文理解和处理方面表现出色，是阿里生态系统的一部分，可与其他产品和服务无缝整合。但在处理非中文语言或国际化内容方面可能不如一些国际 AI 图像生成工具出色，由于模型训练数据可能主要基于中文环境，在处理多元文化内容时可能存在偏差。 2. Kimi 智能助手：是 ChatGPT 的国产平替，不用科学上网、不用付费、支持实时联网，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的最好的 AI 产品，能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源。

以下是一些用于英语理解的优秀 AI 工具： 1. 语法纠错和写作辅助：Grammarly 可以帮助改进英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习：Call Annie 可用于口语练习和发音纠正，提供实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台：Duolingo 利用 AI 技术为您量身定制学习计划，提供个性化的英语学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人：ChatGPT 可进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。

神经网络是一种模仿生物神经网络结构和功能的数学模型或计算模型，用于分析图像、视频、音频和文本等复杂数据类型。 对于不同类型的数据有专门优化的神经网络，如分析图像时常用卷积神经网络，其模仿人脑处理视觉信息的方式。 在 2017 年推出 Transformer 之前，理解文本常用循环神经网络。而 Transformer 完全基于自注意力机制处理序列数据，比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性，在处理每个词时会注意输入序列里所有其他的词，并给予不同的注意力权重以捕获依赖关系和相关性，且具有自注意力机制和位置编码（因语言顺序很重要）。 神经网络由大量人工神经元联结进行计算，大多数情况下能在外界信息基础上改变内部结构，是一种自适应系统，具备学习功能。它是一种非线性统计性数据建模工具，通常通过基于数学统计学类型的学习方法得以优化，也是数学统计学方法的实际应用，能通过统计学方法让人 工神经网络具有类似人的简单决定和判断能力，这种方法比正式的逻辑学推理演算更具优势。 神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。

以下是一些视频、音频、图片理解的大模型： 视频生成音效模型已开源。 Sheet Music Transformer：超越单音转录的端到端光学音乐识别。 AnyGPT：具有离散序列建模的统一多模态大型语言模型。 腾讯与新加坡国立大学发布 M2UGen。 此外，在多模态成为大模型标配的趋势下，以下大模型在视频和图片理解方面表现出色： OpenAI 的产品在从语言处理到图片、视频、声音的理解方面有不断发展，如 Sora 工具，其背后体现了 OpenAI 对视频的阅读、解读和分析能力的提升。 Meta 发布的 VJEPA 是基于世界模型打造的多模态模型。 Google 的 Gemini 号称具有强大的对视频和图片的深入解读能力。 Stable Diffusion 发布的最新版本也具有强大的对视频和图片的理解能力。