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kimi探索版技术原理

回答

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 GLM-4、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。
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

大雨: 以模拟的方式带你揭秘coze系列第一名xxx

首先我们看下它的配置项，使用的kimi的模型选用的是32k的目前coze上支持的大模型有这些，32k选择的模型有GLM-4，Moonshot，MinMax和百川，从前面对话的内容来看，似乎8k也是足够的，不太确定bot作者选定这个模型的理由，个人倾向于通义，底模决定了bot的能力，上层的雕花完全无法覆盖模型本身的不足。从最后呈现效果来看，在这个bot中足够了。我们接下来看看它的提示词

4.4 历史更新

[title]4.4历史更新[heading2]2024年10月[heading3]10月11日Kimi和智谱同时发布了深度推理的功能：《[拆解：智谱的「深度推理/多步搜索」](https://mp.weixin.qq.com/s/hiaMs2clj66TS77pNf5kVA)》、《[Kimi悄悄上线"探索版"，这下我真的想扔掉搜索引擎了。](https://mp.weixin.qq.com/s/yIXq-i9AyNcWsrNNkmkqoA)》这两天的[AIPO共学课程](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JCHOwhpveibJ5BkAzcbcsyDGn6d)课件和回放已发布：[校园AIPO系列共学2024年10月9日](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/DAvRwfqbhisMe1kAzlscQCN4nGb)、[校园AIPO系列共学2024年10月10日-智能纪要](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Ey5ywpUdSiWQbNk8vVjcOSIZnUe)，欢迎大家回顾。《[放下傲慢！停止自欺欺人！与其做AI的主人，不如做它的搭档](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/JPLpw10XAitYBVkMnH4cusqZnRd)》这是大雨老师从将AI视为简单工具到将其作为协作伙伴的重要性。许多人仍停留在命令式思维，忽视了AI在创意激发和复杂任务中的潜力。通过对话式编程，开发者可以与AI互动，共同探讨需求和优化方案，从而提升工作效率。放下成见，信任AI的能力，能够解锁其真正的创造力，推动编程方式的变革。

其他人在问
智谱清言，kimi，讯飞星火，在文字处理跟逻辑思维方面，谁更胜一筹
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。
2024-11-17
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2024-11-17
关于kimi提问播客的提示词
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。
2024-11-16
Kimi是什么AI
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
2024-11-05
我该如何利用文心一言、kimi等已有的大语言模型去作个性化训练？
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。
2024-10-18
如何让kimi准确理解我需要它干的事
要让 Kimi 准确理解您需要它干的事，以下是一些关键要点： 1. 提供更多关于任务和要求的详细具体上下文信息。例如，明确您的角色（如幼儿园老师、初中语文教师等）、具体任务（如设计、总结等）、要求（如用表格输出、800 字等）、说明（如给出修改的建议、更详细的描述等）。 2. 对于教学相关的任务，如让学生掌握课文重点词汇和句式、提高文言文阅读能力、了解历史和作者写作意图、理解文言文字词和语法现象、把握作者观点、涵养精神品格等，要清晰地表述这些目标和期望。 3. 把 Kimi 想象成您的助理/伙伴/下属，以更明确地传达任务和要求。 4. 对于回答的形式和流程，如用户输入、AI 输出、排版等，也需要给出明确指示。 5. 当作为微信群里的教师回答学生提问时，要准确回答有信心的内容，对于条件不充分的提问可要求提供更多信息，回答尽量通俗易懂，可使用合适隐喻方便零基础学生理解。
2024-10-16
runway的探索模式是什么
Runway 是一个针对视频创作者需求，提供 AI 辅助工具的平台，如视频编辑、绿幕移除、图像修复和运动跟踪等。目前尚未看到针对游戏领域类似 Runway 的套件出现，但此领域正在积极开发中。此外，关于华人数学家陶哲轩在天空之城的探索模式，他详细记录了使用 Blueprint 在 Lean4 中形式化证明的过程，强调了正确使用 AI 工具的重要性。利用 Blueprint 工具，陶哲轩团队分解证明过程，通过众多贡献者并行工作成功形式化了 PFR 猜想。陶哲轩认为形式化证明的主流化或创造既人类可读又机器可解的证明，将数学演变成一种高效的编程。2000 多年来，欧几里得的文本一直是数学论证和推理的范式，到 20 世纪以后，数学家们开发了正式的系统，最近，开源证明助手系统 Lean 再次引发大量关注，陶哲轩成功地用 AI 工具完成了形式化多项式 FreimanRuzsa 猜想证明过程的工作，并再次呼吁数学研究者学会正确利用 AI 工具。
2024-09-17
能帮我做职业探索的ai
以下是为您推荐的可以帮助进行职业探索的 AI 工具： 1. CareerGPT： 官网：https://careergpt.ai/ 这是一个 AI 驱动的职业探索工具，能帮助高中生、大学生以及求职者发现新的职业道路并做出明智决策。它提供个性化的见解和资源，帮助用户发现新的职业路径，还提供关于合适职位的信息，包括资格要求和职业发展机会。此外，它还将用户连接到其他基于 AI 的招聘和面试准备工具。 2. CareerDekho AI： 官网：https://careerdekho.ai/ 这是一个职业发现工具，由 AI 技术支持，旨在帮助用户找到与自己完美匹配的职业，为用户提供个性化的职业建议和支持，帮助他们在职业旅程中做出明智的选择。
2024-08-01
PIKA和pixverse的特效玩法，原理是什么
PIKA 推出了特效工具 PIKAFFECT，它能够提供崩塌、溶解、瘪掉、魔术等特效处理，有助于创意视频的制作。关于 Pixverse 的特效玩法原理，目前所提供的内容中未给出明确的相关信息。
2024-11-20
ai的工作原理是什么
AI 的工作原理通常包括以下几个方面： 1. 构建模型：以大型语言模型为例，通过输入大量的数据，如过去菜肴搭配的数据（类比）或文本数据，让计算机学习如何处理这些数据，不依赖于定性细节，形成类似“菜肴空间”（类比）的模型，根据共现频率等对数据进行分类。 2. 发现模式：训练模型依据从数据中学习到的模式，预测哪种元素（如菜肴或单词）最能补充特定的组合。对于文本 AI 工具，基本操作是“下一个单词预测”。 3. 应用于不同领域：如生成式 AI，通过大规模的数据集训练深度神经网络模型，学习各种数据的规律和特征，实现对输入数据的分析、理解和生成，可应用于自动写作、虚拟现实、音乐创作等领域。但在数据处理过程中存在潜在合规风险，如未经授权收集信息、提供虚假信息、侵害个人隐私等。 总之，AI 工作原理涉及简单的数学概念、大量的训练数据，以及找出数据中的模式以模拟机器的“思维”过程。
2024-11-20
能向我解释ChatGPT的基本原理吗
ChatGPT 的基本原理如下： 1. 数据获取：从网络、书籍等来源获取大量人类创作的文本样本。 2. 训练神经网络：通过训练神经网络生成“类似”的文本。神经网络由简单元素组成，操作基本是为每个新单词（或单词部分）生成“输入”，然后将其“通过其元素”。 3. 生成文本：能够从“提示”开始，然后继续生成“类似于训练内容”的文本。具体方式是把自己生成的下一个词，和之前的上文组合成新的上文，再生成下一个词，不断重复以生成任意长的下文，此过程称为自回归生成。 4. 训练目的：训练的主要目的不是记忆，而是学习以单字接龙的方式来训练模型，学习提问和回答的通用规律，以便在遇到没记忆过的提问时，能利用所学规律生成用户想要的回答，这种能力也叫做泛化。 5. 模型特点：ChatGPT 被称为生成模型，与搜索引擎不同，它可以创造不存在的文本。但它也存在缺点，可能混淆记忆，无法直接查看和更新所学，且高度依赖学习材料，导致缺乏及时性和准确性。 ChatGPT 中的 GPT 是 Generative PreTraining Transformer，即生成式预训练转换器。其本质功能是“单字接龙”，长文由单字接龙的回归所生成。 ChatGPT 的成功表明人类语言（以及背后的思维模式）的结构比我们想象的要简单和更具有“法律属性”。但它并不总是说出“全局意义上的话”或对应于正确的计算，只是根据训练材料中的“声音类似”的东西“说出”“听起来正确”的东西。 当我们人类生成语言时，许多方面的工作与 ChatGPT 似乎相当相似。但 ChatGPT 最终（至少在它可以使用外部工具之前），仅仅从它积累的“传统智慧统计数据”中提取了一些“连贯的文本线索”。
2024-11-14
什么是知识库，以及他的运作原理是什么，请用小白也能理解的语言进行说明
知识库可以用比较通俗的方式来理解： 想象一个大语言模型就像一个非常聪明、读过无数书的人，但对于一些特定的工作场景中的细节，比如见到老板娘过来吃饭要打三折，张梦飞过去吃饭要打骨折，它可能并不清楚。这时候，知识库就像是给这个聪明的人发的一本工作手册。 从更专业的角度来说，知识库的运作原理通常包括以下几个步骤： 1. 文档加载：从各种不同的来源，比如 PDF、SQL 数据、代码等加载相关的文档。 2. 文本分割：把加载的文档分割成指定大小的块，称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储：这包括两个环节，一是将分割好的文档块进行嵌入，转换成向量的形式；二是将这些向量数据存储到向量数据库中。 4. 检索：当需要使用数据时，通过某种检索算法从向量数据库中找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给大语言模型，大语言模型会根据问题和检索出来的提示一起生成更合理的答案。 以车型数据为例，每个知识库的分段中保存了一种车型的基础数据。当用户问宝马 X3 的售价是多少时，就能匹配到对应车型的分段，然后从其中获取到售价信息。 海外官方文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html 国内官方文档：https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge
2024-11-13
基于消费者均衡条件与边际效用递减原理推导出需求曲线向右下方倾斜、
消费者均衡条件是指在既定收入和价格下，消费者购买各种商品的数量组合使其获得最大效用。边际效用递减原理指在一定时间内，在其他商品的消费数量保持不变的条件下，随着消费者对某种商品消费量的增加，消费者从该商品连续增加的每一消费单位中所得到的效用增量即边际效用是递减的。 当消费者在消费过程中遵循消费者均衡条件时，由于边际效用递减，消费者为了获得相同的总效用，会在商品价格下降时增加对该商品的购买量，在商品价格上升时减少对该商品的购买量。 假设商品 X 的价格下降，根据边际效用递减原理，消费者在消费商品 X 时，每增加一单位商品 X 所带来的边际效用是递减的。但由于价格下降，使得每一单位货币能购买到更多的商品 X，从而使得消费者在购买商品 X 上获得的边际效用增加。为了达到新的消费者均衡，消费者会增加对商品 X 的购买量。 反之，当商品 X 的价格上升时，每一单位货币能购买到的商品 X 减少，消费者在购买商品 X 上获得的边际效用减少，为了达到新的消费者均衡，消费者会减少对商品 X 的购买量。 综上所述，随着商品价格的变化，消费者对商品的购买量呈现出反向变动的关系，从而推导出需求曲线向右下方倾斜。
2024-11-12
AIGC的底层科学原理是神经网络吗？
AIGC 的底层科学原理包含神经网络。 神经网络是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。它由大量的人工神经元联结进行计算，是一种自适应系统，具备学习功能。 在 AI 领域，神经网络是一种重要的技术。深度学习就是一种参照人脑结构，包含神经网络和神经元的方法（因层数较多而称为深度）。神经网络可以用于监督学习、无监督学习、强化学习等多种学习方式。 同时，Transformer 模型的出现也对 AIGC 产生了重要影响，它完全基于自注意力机制处理序列数据，比循环神经网络更适合处理文本的长距离依赖性。
2024-10-30
siri是不是使用大模型技术
Siri 目前并非使用大模型技术。苹果公司的 Siri 概念虽好，但由于技术限制，其表现未达到人工智能的水平，常被称为“人工智障”。不过，随着技术发展，未来可能会用大模型重新改造 Siri，将手机上的所有功能控制起来，使其成为真正的智能助理。例如，苹果公司在手机算力的芯片发展到能够支撑大模型上手机的情况下，可能会推出大模型的小数据量、专业的版本来替代 Siri。同时，苹果公司若 All in 手机，其大模型可能会是本地化的，以重视个人数据保护和隐私。
2024-11-21
sairi是不是使用大模型技术
Sora 是使用大模型技术的。周鸿祎认为 Open AI 训练这个模型会阅读大量视频，大模型加上 Diffusion 技术需要对世界进一步了解，学习样本以视频和摄像头捕捉到的画面为主。Sora 在训练数据上采用在原始尺寸上进行训练的策略，避免了传统 AI 对人为抽象的依赖。此外，Sora 还采用了一些数据预处理技术，如将视觉图块压缩成低维潜在表示，并将其排列成序列，注入噪声后输入扩散变换器的输入层，同时采用时空分块化来降低后续对时间信息建模的复杂性。这种对原始视频和图像特征的细腻处理标志着生成模型领域的重大进步。
2024-11-21
ai诈骗防范措施和技术手段
以下是关于 AI 诈骗防范的一些措施和技术手段： 1. 政府层面： 拜登签署的 AI 行政命令要求，开发最强大 AI 系统的开发者需向美国政府分享安全测试结果和其他关键信息。对于可能对国家安全、经济安全或公共卫生和安全构成严重风险的基础模型，开发公司在训练模型时必须通知联邦政府，并分享所有红队安全测试的结果。 商务部将制定内容认证和水印的指导方针，以清晰标记 AI 生成的内容，联邦机构将使用这些工具，为公众识别官方内容提供便利，并为私营部门和全球各国政府树立榜样。 2. 技术层面： 国家技术标准研究所将制定严格的标准进行广泛的红队测试，以确保在公开发布前的安全性。 国土安全部将把这些标准应用于关键基础设施部门，并建立 AI 安全和安保委员会。能源部和国土安全部也将处理 AI 系统对关键基础设施以及化学、生物、放射性、核和网络安全风险的威胁。 3. 企业层面： 360 立志解决大模型的安全问题，将大模型的安全问题分为三类进行研究。 在个人层面，要提高对 AI 诈骗的警惕性，不轻易相信来源不明的信息，学会识别可能的 AI 生成的虚假内容。
2024-11-21
Ai诈骗的技术分析
AI 诈骗通常利用了以下技术手段： 1. 利用 AI 生成的虚假内容：AI 模型可能生成不存在的人物、地点、事件，或者对已知事实进行错误的描述，从而制造虚假信息来误导用户。 2. 模仿真实信息：通过对训练数据中统计模式的过度依赖，生成看似真实但实际与现实不符的内容，以假乱真。 3. 针对用户认知偏差：如同人类认知偏差中的确认偏误、可得性偏差、锚定效应等，AI 诈骗内容可能会迎合这些偏差，让用户更容易接受和相信虚假信息。 产生的原因包括： 1. 训练数据问题：如果训练数据存在偏差、错误或不全面，模型会学习到这些问题并反映在生成的内容中。 2. 模型结构和训练策略：不合理的模型结构和训练策略可能导致模型无法准确理解和生成真实有效的信息。 其影响主要有： 1. 误导用户做出错误决策，例如在投资、消费等方面。 2. 传播虚假信息，破坏信息的真实性和可靠性。 3. 在一些关键领域如医疗诊断中，可能引发安全事故，延误患者治疗。 为了防范 AI 诈骗，需要建立相关的标准和最佳实践来检测 AI 生成的内容，并对官方内容进行认证和标记，例如商务部可以开发内容认证和水印的指导方针，联邦机构可以利用这些工具让公众更容易识别真实的官方通信。
2024-11-20
人工智能诈骗技术
以下是关于人工智能诈骗技术的相关内容： 欧洲议会和欧盟理事会规定，某些人工智能系统采用潜意识成分或其他操纵欺骗技术，以人们无法意识到的方式颠覆或损害人的自主、决策或自由选择，可能造成重大伤害，特别是对身体、心理健康或经济利益产生不利影响，此类系统应被禁止。例如脑机界面或虚拟现实可能促进这种情况发生。同时，若人工智能系统利用个人或特定群体的特殊状况实质性扭曲个人行为并造成重大危害也应被禁止。若扭曲行为由系统之外且不在提供者或部署者控制范围内的因素造成，则可能无法推定有扭曲行为的意图。 拜登签署的 AI 行政命令要求最强大的人工智能系统开发者与美国政府分享安全测试结果等关键信息。依照《国防生产法》，开发对国家安全、经济安全或公共卫生和安全构成严重风险的基础模型的公司，在训练模型时必须通知联邦政府，并分享所有红队安全测试的结果。商务部将为内容认证和水印制定指导方针，以明确标记人工智能生成的内容，联邦机构将使用这些工具让美国人容易知晓从政府收到的通信是真实的，并为私营部门和世界各国政府树立榜样。 关于人工智能相关危害的可争议性或补救途径的评估中，提到了一系列高水平风险，如人工智能生成和传播的虚假信息可能破坏获取可靠信息的途径以及对民主机构和进程的信任。人工智能工具可被用于自动化、加速和放大有针对性的网络攻击，增加恶意行为者的威胁严重性。
2024-11-20
如何通过技术手段提高非盐生植物的耐盐性
目前知识库中暂时没有关于如何通过技术手段提高非盐生植物耐盐性的相关内容。但一般来说，可以从以下几个方面考虑： 1. 基因工程：通过基因编辑或转基因技术，导入与耐盐相关的基因，增强植物的耐盐能力。 2. 选育优良品种：通过传统的育种方法，筛选和培育具有较高耐盐性的植物品种。 3. 土壤改良：改善土壤的物理、化学和生物性质，降低土壤盐分对植物的危害。 4. 合理灌溉：采用科学的灌溉方式和量，避免盐分在土壤中的过度积累。 5. 施加调节剂：使用植物生长调节剂，调节植物的生理代谢，提高其耐盐性。 需要注意的是，具体的技术手段需要根据植物的种类、生长环境等因素进行综合考虑和选择。
2024-11-18