关于「Kimi 视觉思考版」这一强化学习下的新势力选手:可以完整呈现推理思维链CoT,让用户不只看到答题结果,也能完整看到模型思索答案的全过程。
再概括下 k1 视觉思考模型的训练过程
1、训练阶段划分:本质上还是预训练及基于预训练模型后的强化学习后训练,这两个阶段
2、基础模型特点
- 重点优化字符识别能力
- 在多个基准测试集上取得卓越成绩:如OCRBench:903分(SOTA);
3、强化学习后训练 - 划重点:强化学习后训练在数据质量和学习效率方面做了进一步优化
4、科学测试集创新
- 自主构建 Science Vista 测试集:覆盖不同难度的数理化图片题目;其分布与用户需求匹配
以下是Kimi官方的解数学题的demo:
除了数学能力,Kimi还展示了 k1 视觉思考模型解答经典物理电路题的例子:
看到这里,还留下了一个问题:
你认为Kimi的「视觉思考模型」,对哪个大模型对手产生的威胁最大呢?
好文章,需要你的鼓励
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