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Kimi是什么AI

回答

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
内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

SOP：如何利用 AI 30分钟不到打造爆款公众号文章

收集完资料后，紧接着的任务是对这些资料进行整理。我通常会使用月之暗面开发的[Kimi](http://kimi.moonshot.cn)这个AI会话助手。[Kimi](http://kimi.moonshot.cn)具备读取网页内容的能力，并且能够在此基础上生成一定的内容。当[Kimi](http://kimi.moonshot.cn)读取完毕时，会显示绿色标点作为提示。需要注意的是，[Kimi](http://kimi.moonshot.cn)的阅读能力有一定的限制，它可能无法一次性处理大量的资讯，或者某些网站的内容可能无法被读取。为了克服这些限制，我们可以分批次地将资料提供给[Kimi](http://kimi.moonshot.cn)，确保它能有效地读取并理解所有可用的网站内容。这样我们资料都读取了，就让他整理下资讯内容。它做的还不错，我挺满意的。接下来就是让它转化成一篇吸引人的公众号文章了。

问：国内免费的大模型app有哪些？

[title]问：国内免费的大模型app有哪些？Kimi智能助手、文心一言、通义千问这几个都是国内免费的APP。Kimi智能助手：Kimi是一个有着超大“内存”的智能助手，可以一口气读完二十万字的小说，还会上网冲浪，Moonshot AI出品的智能助手。文心一言：百度出品的AI对话产品，它的定位是智能伙伴，能写文案、想点子，又能陪你聊天、答疑解惑。通义千问：通义千问是由阿里云开发的聊天机器人，能够与人交互、回答问题及协作创作。还有更多大模型产品，可以访问网站查看：内容由AI大模型生成，请仔细甄别。

1.1 入门：AI 学习路径与课程

Kimi智能助手1.Chatgpt的国产平替，实际上手体验最好，推荐新手用Kimi入门学习和体验AI2.1.不用科学🕸️、不用付费、支持实时联网3.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3.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[PC端点我传送门直接使用](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)点我去下载

其他人在问
AI表格数据处理
以下是关于 AI 表格数据处理的相关信息： 人工智能的分类： AI 分为 ANI（弱人工智能）和 AGI（通用人工智能）。ANI 得到巨大发展，可做如智能音箱、网站搜索、自动驾驶、工厂与农场应用等特定任务；AGI 则能做任何人类可以做的事，但目前还未取得巨大进展。 机器学习与数据： 监督学习是从输入到输出的过程。近期监督学习快速发展得益于数据快速增长、神经网络规模发展以及算力快速发展。数据集是以表格形式出现的数据集合，每一列代表特定变量，每一行对应某一成员的数据集问题。数据获取方式包括手动标注、观察行为、网络下载。使用数据时，可将搜集的数据展示或提供给 AI 团队，以协助梳理。数据分为结构化数据（可放在巨大表格中）和非结构化数据（如图片、视频、文本，机器处理更难）。 Excel 中的 AI 工具： 目前有几种增强 Excel 数据处理和分析能力的工具和插件，如 Excel Labs（基于 OpenAI 技术，新增生成式 AI 功能）、Microsoft 365 Copilot（整合办公软件，通过聊天形式完成任务）、Formula Bot（提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能）、Numerous AI（支持 Excel 和 Google Sheets，可生成公式、文本内容等）。未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，提高工作效率和智能化水平。 表格 Top10 的 AI 产品数据： |排名|产品名|分类|6 月访问量（万 Visit）|相对 5 月变化| |||||| |1|Highcharts|表格|235|0.389| |2|Fillout.com|表格|186|0.147| |3|Coefficient|表格|46|0.251| |4|Numerous.ai|表格|41|0.087| |5|SheetGod|表格|31|0.033| |6|GPTExcel|表格|25|0.364| |7|酷表 ChatExcel|表格|18|0.159| |8|GPT Workspace|表格|17|0.213| |9|OpenAI in Spreadsheet|表格|12|0.314| |10|Ajelix AI Excel Tools|表格|10|0.145|
2024-11-05
AI加教育的最新进展
以下是 AI 加教育的最新进展： 案例方面： “AI 赋能教师全场景”，来自 MQ 老师的投稿贡献。 “未来教育的裂缝：如果教育跟不上 AI”，揭示了人工智能在教育领域从理论走向实际应用带来的颠覆性改变。 “化学：使用大型语言模型进行自主化学研究”。 “翻译：怎么把一份英文 PDF 完整地翻译成中文？”，介绍了 8 种方法。 对未来的预判： 个性化学习时代已到来，AI 将作为教育生态系统的一部分与人类教师协作，为孩子提供不同的学习体验，如混合式教学、定制学习路径等。 教育工作者将成为学习的引导者和伙伴，更多关注孩子的全人发展，如创造力和社交智慧。 未来 3 年，提升人机协作效率的领域，如 AI 作业批改、备课、定制教育规划、学前启蒙等，对教育从业者蕴藏着巨大机遇。 探索实践： 过去半年多，梳理教学和育儿工作流，每个环节与 AI 协作可大幅提升效率，但也加剧了知识获取的不平等。从家长的“育”、老师的“教”和学生的“学”进行了落地实践的拆解。
2024-11-05
ai将颠覆很多模式，那有什么是未来十年二十年不变的部分？
以下是关于您所提出问题的相关分析： 在未来十年二十年，可能存在一些相对不变的部分： 1. 创造力和想象力的重要性：在游戏创作等领域，尽管技术门槛降低，但独特的创意和想象力仍将是珍贵的。 2. 行业竞争的本质：在初创企业和现有大公司的竞争中，各自的优势和挑战依然存在，关键在于如何利用自身特点吸引用户和应对变革。 3. 科技对经济的推动作用：如 AI 这样的新技术仍将对全行业的进步产生积极影响，为经济发展提供新动力。 然而，需要注意的是，由于科技发展的不确定性，对于哪些部分绝对不变难以给出确切的定论。
2024-11-05
如何用ai更好的指导高考志愿填报以及职业规划
以下是关于如何用 AI 更好地指导高考志愿填报以及职业规划的相关内容： 对于高考志愿填报和职业规划，AI 可以从以下几个方面提供帮助： 1. 职业趋势分析：基于最新的市场数据和行业报告，协助考生分析自身专业或职业的前景，了解未来的职业趋势。 2. 技能评估与提升：通过测评工具评估考生当前的职业兴趣，提供针对性的学习资源和课程建议，帮助提升专业技能。 3. 职业匹配与推荐：根据考生的兴趣、技能和职业目标，推荐适合的职业路径和职位，提供个性化的职业建议。 4. 职业发展规划：结合考生的个人情况和市场需求，制定详细的职业发展计划，包括短、中、长期目标，帮助考生在快速变化的就业市场中找到自己的职业定位。 在实际应用中，学生可以通过相关产品了解 AI 技术在不同职业中的应用，评估自己的兴趣和技能，选择合适的职业路径，并制定详细的职业规划。同时，根据职业目标，获得个性化的学习建议和资源，提升在 AI 领域的技能，为未来的就业做好准备。 对于职场新人和职业转换者，AI 可以提供职业发展指导和职业转型支持。职场新人可以根据自身的职业目标和市场需求，制定职业发展计划，明确短期和长期的职业目标。对于希望从其他领域转型到 AI 相关领域的从业者，AI 可以提供详细的转型路径和必要的技能培训资源，帮助他们顺利转型。 企业可以利用 AI 评估应聘者的 AI 技能水平，选择合适的候选人。同时，可以为现有员工提供职业发展规划和技能提升的建议，培养内部 AI 人才，为员工制定个性化的职业发展计划，提供持续的职业指导和培训，提升员工的职业满意度和留任率。 教育机构可以将 AI 职业规划产品作为学生职业指导的一部分，帮助学生了解 AI 领域的职业机会和发展路径，提升就业率。还可以根据市场需求和学生的职业规划，优化课程设置，提供更有针对性的 AI 技能培训。 职业咨询师可以使用 AI 为客户提供更精准的职业规划建议和技能评估，提升咨询服务的质量和效率。基于 AI 提供的市场数据和职业趋势分析，咨询师可以为客户提供更加全面和前瞻性的职业指导。 需要注意的是，不能简单地依赖所谓的“热门”专业，专业的选择应更多地根据孩子的个人价值观、兴趣、能力来决定。比如，在不同的时代，热门专业会有所变化，80 后、90 后的热门专业在如今的就业形势可能已不同。
2024-11-05
如何用ai赋能高报行业
以下是关于如何用 AI 赋能高报行业的一些信息： 1. 金融服务方面： 生成式 AI 能帮助金融服务团队改进内部流程，简化日常工作。例如，它可以帮助回答财务问题，从更多数据源获取数据，自动化突出趋势、生成预测和报告的过程。 能帮助编写 Excel、SQL 和 BI 工具中的公式和查询以实现分析自动化，发现模式并为预测建议输入。 能自动创建文本、图表、图形等内容，并根据不同示例调整报告，无需手动整合数据和分析。 能在会计和税务方面提供帮助，如综合、总结税法和潜在扣除项的可能答案。 能在采购和应付账款方面自动生成和调整合同、采购订单和发票以及提醒。 2. 教育方面：生成式 AI 可以通过创建资源来支持教育工作者部署 AI 赋能的教育工具，例如学校中的个性化辅导，从而改变教育。 3. 劳动力方面： 制定原则和最佳实践，以减轻 AI 对工人的危害并最大化其益处，解决工作岗位流失、劳动标准、工作场所公平、健康和安全以及数据收集等问题。 制作关于 AI 对劳动力市场潜在影响的报告，并研究和确定加强联邦对面临劳动力中断（包括因 AI 导致）的工人的支持的选项。 此外，拜登签署的 AI 行政命令还涉及以下方面： 1. 催化美国各地的 AI 研究，通过国家 AI 研究资源的试点为研究人员和学生提供关键的 AI 资源和数据，并扩大在医疗保健和气候变化等重要领域的 AI 研究资助。 2. 促进公平、开放和竞争的 AI 生态系统，为小型开发者和企业家提供技术援助和资源，帮助小企业将 AI 突破商业化，并鼓励联邦贸易委员会行使其职权。 3. 利用现有权力，通过现代化和简化签证标准、面试和审查，扩大高技能移民和在关键领域有专长的非移民在美国学习、停留和工作的能力。 4. 在国际上： 扩大双边、多边和多利益相关方的合作，建立强大的国际框架来利用 AI 的益处并管理其风险和确保安全。 与国际伙伴和标准组织加速关键 AI 标准的开发和实施，确保技术安全、可靠、可信和可互操作。 促进国外安全、负责和肯定权利的 AI 开发和部署，以解决全球挑战，如推进可持续发展和减轻对关键基础设施的危险。 确保政府负责任和有效地使用 AI 。
2024-11-05
如何用ai锻炼自己的能力
以下是一些利用 AI 锻炼自己能力的方法： 1. 借助专门为协助特定任务而设计的 AI 驱动工具和教练，如 InterAlia 帮助搭配服装、Prodigy AI 提供职业建议、Poised 提升沟通能力等，以获得针对不同方面的支持和指导，实现如更多锻炼、改善财务状况等目标。 2. 利用大语言模型加速认知提升，将生物大脑和机器智能一同进化，从而有更多时间进行高阶思维的锻炼，如计划、评估、决策、抽象和创造。 3. 学会提问，未来的教育应侧重于如何提出有价值的问题，好的思考带来好的问题，批判性思维和好奇心是思考的前提。 4. 学会广泛而深入地思考，重点培养结构化思维，将复杂问题分解成更小、更易管理的部分，并通过逻辑和有条理的步骤解决。 5. 利用自然语言表达和整理思维，形成清晰的“人类级别”叙述，通过算法和逻辑解决问题的编程思维模式，帮助更好地结构化思考。 6. 在学习中，如语文学习，可通过与 AI 互动，掌握重点词汇和句式，提高文言文阅读能力，了解历史和作者的创作主张与情怀，理解重要的文言文字词和语法现象等。同时，与学生约定善用工具提升自身能力，在小组里提供服务，不断提出要求和检查效果。
2024-11-05
kimi探索版技术原理
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。
2024-10-22
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
国内有类似kimi的AI吗
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。
2024-10-16
kimi chat进行长文本分析的提示词举例
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。
2024-10-14
kimi chat如何进行长文本分析
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。
2024-10-14