估值20億的kimi-Chat是什么，它的出現(xiàn)又會(huì)帶來(lái)什么影響呢？大家一起接著往下看，下邊筆者整理分享的關(guān)于kimi-Chat的相關(guān)內(nèi)容，或許會(huì)收獲更多內(nèi)容哦！

我每天都寫(xiě)文章，并不稀奇。

然而，當(dāng)涉及商業(yè)分析、數(shù)據(jù)處理相關(guān)問(wèn)題時(shí)，不能馬虎處理；這些情況下，必須深入調(diào)查。 搜集公開(kāi)網(wǎng)絡(luò)上的分析和財(cái)務(wù)報(bào)告，是一項(xiàng)艱巨的挑戰(zhàn)。

為什么？

準(zhǔn)確性至關(guān)重要。 如果信源不準(zhǔn)，會(huì)直接導(dǎo)致分析結(jié)論偏差。想必前段時(shí)間某大V翻車(chē)的事件，給大家諸多啟發(fā)。

避免信息過(guò)時(shí)。 今天的新聞，明天可能就過(guò)時(shí)了。所以，不停地搜索最新信息、數(shù)據(jù)，能確保分析、決策不會(huì)基于過(guò)時(shí)的情況發(fā)生。

真正了解市場(chǎng)。 光看數(shù)據(jù)還不夠，市場(chǎng)比較復(fù)雜，得深入挖掘才能看到有哪些潛在風(fēng)險(xiǎn)，這也能找到隱藏的不同角度。

所以，我最頭疼的一件事是 看報(bào)告、看財(cái)報(bào)、看數(shù)據(jù)。

怎么辦？我打算讓AI幫我處理，也遇到一些挑戰(zhàn)。在國(guó)內(nèi)，很難找到有效閱讀PDF和其他文檔格式的高效AI大模型。

于是，我轉(zhuǎn)向ChatGPT-4。

用近四個(gè)月，最大問(wèn)題是經(jīng)常遇到長(zhǎng)度限制，較大文檔你得切兩半才能上傳，要么，上傳文檔后解析結(jié)果不盡人意，這些問(wèn)題非常困擾，比直接閱讀報(bào)告還頭疼。

直到前段時(shí)間遇到Kimi-chat，極大減輕了我的分析負(fù)擔(dān)，仿佛找到一個(gè)能理解復(fù)雜報(bào)告的助手。

一、Kimi-chat是什么呢？

如此卡哇伊的名字，這個(gè)答案隱藏在它的口號(hào)中： 別焦慮，Kimi幫你整理資料，文件，拖進(jìn)來(lái)；網(wǎng)址，發(fā)出來(lái)。 一看就是一個(gè)有效整理、處理資料的工具；網(wǎng)址是： https://kimi.moonshot.cn。

打開(kāi)網(wǎng)址，非常簡(jiǎn)潔，對(duì)話框呈現(xiàn)在眼前，人工智能小人告訴你，可以把網(wǎng)址、文件發(fā)給它，可以幫你看看，既然是這樣，我們就一個(gè)一個(gè)測(cè)。

1. 讀文件

根據(jù)Kimi-chat官方宣傳，它最多支持20W字上下文輸入，也就是說(shuō)，我把一篇PDF小說(shuō)、書(shū)籍塞進(jìn)去都沒(méi)問(wèn)題。

我就試了一下，把自己2021年寫(xiě)的《復(fù)利思維》.PDF塞給它，完全沒(méi)問(wèn)題，這本書(shū)共計(jì)12萬(wàn)字。

然而，當(dāng)我嘗試輸入《信息論40講》時(shí)，系統(tǒng)提示我超過(guò)了對(duì)話長(zhǎng)度的175%；而《被討厭的勇氣》這本書(shū)，則超出20%。

我輪番測(cè)試，把我第二本即將要出的書(shū)14萬(wàn)字world塞給它，它顯示超出36%。 14萬(wàn)字的百分之36%大約是5萬(wàn)字； 換句話說(shuō)，它支持一口氣10萬(wàn)字以?xún)?nèi)的內(nèi)容處理。

為繞過(guò)字符限制，我換了方法。

將一份10萬(wàn)字的文檔分成兩半，分別輸入到Kimi-chat中，結(jié)果顯示系統(tǒng)能夠無(wú)障礙處理。但是，我注意到處理PDF文檔有個(gè)要求：掃描件不行。

我還發(fā)了兩篇大約3萬(wàn)字的文檔給它，也沒(méi)問(wèn)題。

比較驚訝的是，它能夠根據(jù)之前我發(fā)給它的信息來(lái)回答我的問(wèn)題；也就是說(shuō)， 不管我問(wèn)什么，只要在這個(gè)對(duì)話框里說(shuō)過(guò)，它都能記住，回答得更準(zhǔn)確、更有條理。

這個(gè)功能對(duì)我來(lái)說(shuō)特別有用，尤其是處理長(zhǎng)篇大論的時(shí)候。

我還測(cè)試了表格總結(jié)能力，給它多個(gè)表格，讓它把重點(diǎn)羅列出來(lái)。 它能清楚地按邏輯順序歸納，還能基于提煉的內(nèi)容，再做成表格，復(fù)制到Word、Markdown里都能用。

為了方便，我還讓它幫我基于PDF、Word資料提出50個(gè)問(wèn)題，并把問(wèn)題做成表格。這也都沒(méi)難倒它，真是挺強(qiáng)大的。

話說(shuō)回來(lái)，即使是付費(fèi)版的GPT-4，它處理上下文時(shí)的token數(shù)量上限也只是32K。

雖然根據(jù)我自己的測(cè)試，似乎只能處理大約10萬(wàn)字。不過(guò)，實(shí)際上10萬(wàn)字的處理能力，對(duì)于大多數(shù)情況來(lái)說(shuō)，也已經(jīng)足夠了。

2. 讀網(wǎng)頁(yè)

我先試了Kimi Chat給的一個(gè)示例，就是總結(jié)一篇大概3.6萬(wàn)字的文章，并讓它像個(gè)AI專(zhuān)家似得提出三個(gè)問(wèn)題。 Kimi Chat給我找了一篇關(guān)于人工智能的文獻(xiàn)，10幾秒分析完，速度挺快。

我分別將虎嗅、36氪、百度、豆瓣等多個(gè)網(wǎng)站的鏈接發(fā)送給Kimi Chat。它不僅能夠讀取這些鏈接中的內(nèi)容，還能夠概括出各篇文章主旨，當(dāng)我需要更深入的細(xì)節(jié)時(shí)，它也能提供。

比如：

我問(wèn)它，某個(gè)文章第一段主要講啥？核心觀點(diǎn)是什么？

它能快速給我總結(jié)出來(lái)。這樣我就不用自己費(fèi)勁去翻找了，直接知道文章的要點(diǎn)。特別是我有一堆東西要看的時(shí)候，這個(gè)功能真的挺省事。

我對(duì)Kimi Chat進(jìn)行了連貫性測(cè)試。

先把三篇講差不多東西的文章的鏈接，扔到同一個(gè)聊天窗口里，一塊兒發(fā)過(guò)去，然后問(wèn)它一些問(wèn)題。它回答得挺好的，一點(diǎn)兒都不亂。

后來(lái)我又換了個(gè)招，發(fā)三篇完全不同主題的文章，還來(lái)自不同網(wǎng)站，結(jié)果它照樣能處理得挺順利。

總之，在處理文件和網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容方面， Kimi Chat的一個(gè)大優(yōu)點(diǎn)是能上傳多種類(lèi)型、來(lái)自不同網(wǎng)站的內(nèi)容。 它甚至可以將您的問(wèn)題和答案整理成表格，方便查看和理解，分析能力很強(qiáng)。

但也有些局限。

比如，它不支持在一個(gè)對(duì)話框里同時(shí)上傳網(wǎng)頁(yè)和文件。 而且，盡管官方宣稱(chēng)它能一次性處理20萬(wàn)字，實(shí)際上我發(fā)現(xiàn)它并沒(méi)有達(dá)到這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，也可能是我人工測(cè)試的不精準(zhǔn)。

說(shuō)實(shí)在，就讀網(wǎng)頁(yè)、讀文檔方面，這些功能足夠使用了。

3. 文本搜索

文本搜索，對(duì)一個(gè)內(nèi)容創(chuàng)作者，最重要的能力是什么？ 答案是準(zhǔn)確性、相關(guān)性。

舉個(gè)例子：

最近各家都在頻繁出Q3財(cái)報(bào)，財(cái)經(jīng)類(lèi)作者需要迅速獲取這些財(cái)報(bào)的詳細(xì)信息，來(lái)進(jìn)行分析； 這種情況下，他們可能會(huì)用關(guān)鍵詞，如“網(wǎng)易2023Q3財(cái)報(bào)”進(jìn)行搜索。

搜索出來(lái)后，基于財(cái)報(bào)簡(jiǎn)要、主要財(cái)務(wù)指標(biāo)、市場(chǎng)分析的評(píng)論、以及其他媒體的報(bào)道，然后結(jié)合自己的觀點(diǎn)提出不同角度。

那么，大家常規(guī)怎么操作的呢？

基于某度、某乎、某氪、或者微信搜索進(jìn)行搜索，這非常麻煩。我把這個(gè)問(wèn)題，交給了Kimi Chat。

它直接給我事實(shí)搜索出，2023年11月16日網(wǎng)易發(fā)布的第三季財(cái)報(bào)內(nèi)容，并且指出該季度增長(zhǎng)如何、業(yè)績(jī)?nèi)绾?；毛利多少、?shí)現(xiàn)毛利潤(rùn)多少。

…..

為了更深入了解網(wǎng)易。我讓它給出（資產(chǎn)負(fù)債表狀況）公司的資產(chǎn)、負(fù)債和股東權(quán)益的狀態(tài)如何？是否顯示出財(cái)務(wù)健康和穩(wěn)定性？

它迅速給我找出5篇資料。

但由于分析過(guò)程比較復(fù)雜，它沒(méi)辦法直接給出結(jié)論，最后，它建議我關(guān)注流動(dòng)比率、負(fù)債占資產(chǎn)比率、凈資產(chǎn)收益率。

我問(wèn)它你能幫我找到嗎？

它無(wú)法直接找到三個(gè)問(wèn)題同樣的內(nèi)容，但為我提供了關(guān)于負(fù)債占資產(chǎn)比率的5篇文章。后來(lái)，我把5篇鏈接復(fù)制下來(lái)給它，讓它分析，它也無(wú)法給出占資產(chǎn)比率。

也就是說(shuō)，

第一，這個(gè)工具能提供實(shí)時(shí)搜索，但它的功能有限。

比如，如果您需要了解占資產(chǎn)比率，但這個(gè)信息沒(méi)有直接提及在內(nèi)容中，工具就不能自動(dòng)計(jì)算、提供數(shù)據(jù)。它不能基于財(cái)報(bào)進(jìn)行額外的計(jì)算。

第二，聯(lián)網(wǎng)搜索和文檔（鏈接）分析是分開(kāi)的。

如果你已經(jīng)向它發(fā)送任何鏈接、文檔，那么，它就無(wú)法再幫您搜索網(wǎng)絡(luò)上的內(nèi)容，不過(guò)，要是開(kāi)啟一個(gè)新的對(duì)話，它就可以再次聯(lián)網(wǎng)搜索；

其三，未聯(lián)網(wǎng)下，它的知識(shí)庫(kù)訓(xùn)練截止到2021年11月，和ChatGPT-4時(shí)間相似。

4. 找資料

文本搜索，就像在網(wǎng)上快速找東西，輸入你想知道的關(guān)鍵詞，然后它會(huì)給你一堆信息； 但找資料不一樣，它更像你已經(jīng)知道什么，然后去挖掘背后的故事。

這個(gè)觀點(diǎn)誰(shuí)提出的，什么時(shí)候提出。不是簡(jiǎn)單搜搜看，更像深入地去研究背后的信息。

舉個(gè)例子：

我平時(shí)寫(xiě)認(rèn)知心理學(xué)的內(nèi)容比較多，所以經(jīng)常得翻翻誰(shuí)最先提出某個(gè)概念，或者找找相關(guān)的學(xué)術(shù)研究之類(lèi)的。

于是，我針對(duì)“焦慮”一詞，提出了幾個(gè)問(wèn)題，讓它幫我找出來(lái)。結(jié)果挺讓我吃驚的。

它給我抓取了百度知道、頭條百科、以及學(xué)術(shù)方面的內(nèi)容，并且對(duì)這些內(nèi)容進(jìn)行了詳細(xì)的解釋。

繼續(xù)我的實(shí)驗(yàn)。

我對(duì)它引用的資料：[(1917)焦慮(《精神分析引論》第25講)提出新的問(wèn)題。我想知道里面提到焦慮分為幾個(gè)部分，但它告訴我，對(duì)這個(gè)知識(shí)領(lǐng)域不夠了解，無(wú)法給我想要的答案。

于是，我嘗試了另一種方法。

我把它提供的鏈接復(fù)制下來(lái)，開(kāi)啟了一個(gè)新的對(duì)話框，并再次提問(wèn)焦慮分為哪幾個(gè)部分。這次它給了我答案，告訴我焦慮可以分為：

• 現(xiàn)實(shí)焦慮（Realangst）
• 神經(jīng)性焦慮（Neurotischer Angst）
• 道德焦慮（與超我相關(guān)）

也就是說(shuō)， 這個(gè)工具自己不能從它給你的鏈接里，再挖東西出來(lái)。 如果你想知道更多，得自己復(fù)制它給的那個(gè)鏈接，再發(fā)回去給它，這樣它才能根據(jù)這個(gè)鏈接找出你要的詳細(xì)信息，ChatGPT-4至今也無(wú)法做到。

最后，我又測(cè)試了一下它的自語(yǔ)言處理能力（NLP）。

什么是自語(yǔ)言？

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，個(gè)人在不太正式的情況下，用最自然、最習(xí)慣的方式表達(dá)的語(yǔ)言，這包括用方言、非?？谡Z(yǔ)化的方式表達(dá)出來(lái)的想法。

它實(shí)際反應(yīng)一個(gè)人的思考模式和內(nèi)心狀態(tài)。

比如：

一個(gè)人面對(duì)困難時(shí)，可能會(huì)對(duì)自己說(shuō)，加油，你能行；這種語(yǔ)言往往非常直接、真實(shí)，并且表達(dá)用詞非常個(gè)人化，有口頭禪、自創(chuàng)詞匯。

這種在沒(méi)有旁聽(tīng)者的情況下，用來(lái)鼓勵(lì)自己的言行，就是一種自語(yǔ)言。

日常我和客戶訪談居多。最近，嘗試了一個(gè)新方法：

將我和一位高管的訪談對(duì)話轉(zhuǎn)錄成文字，然后交給了Kimi-chat，看看它能否理解這些內(nèi)容，并生成一個(gè)剔除那些非正式或口語(yǔ)化表達(dá)（俗稱(chēng)“口水話”）的文本。

結(jié)果，它的能力還是令我挺吃驚地。 我能完全理解采訪的實(shí)質(zhì)內(nèi)容，還能生成更加有邏輯、清晰的形式，這對(duì)于整理采訪記錄、提煉重點(diǎn)信息來(lái)說(shuō)，非常有幫助。

綜合來(lái)看，我總結(jié)了它的4個(gè)優(yōu)點(diǎn)：

• 快速享應(yīng)
• 高可用性
• 不漏信息
• 學(xué)習(xí)長(zhǎng)文本

它用來(lái)起挺方便的，不需要代理。而且給它一大堆文字也不用怕丟失，回答快，準(zhǔn)確性高，就算你丟給它一個(gè)超大文件，也能把里面所有信息炒出來(lái)，一個(gè)不漏。

講真，國(guó)產(chǎn)大模型我也測(cè)試了很多，目前能做到這個(gè)地步，還算不容易；當(dāng)然，評(píng)價(jià)一款軟件，首先看它好不好用，長(zhǎng)期堅(jiān)持使用一款軟件，我更關(guān)心它會(huì)不會(huì)跑路。

二、該公司背景

該公司創(chuàng)始人叫，楊植麟。他是一位90后的AI天才，曾是清華大學(xué)的學(xué)生，師從IEEE Fellow唐杰。

本科畢業(yè)后，他就去了自語(yǔ)言處理（NLP）研究全球排名第一的卡耐基基梅隆大學(xué)攻讀博士學(xué)位。攻讀期間發(fā)表關(guān)于Transformer-XL和XLNet的兩篇論文，主要給AI大模型技術(shù)提供了突破性基礎(chǔ)。

后來(lái)自己創(chuàng)立名叫“月之暗面”（MoonShot AI）公司，發(fā)布一款千億參數(shù)的大模型moonshot，用來(lái)承載Kimi Chat，至今估值20億美金。

這個(gè)公司有兩位聯(lián)合創(chuàng)始人，分別為周昕宇、吳育昕，他們?cè)诖竽Ｐ偷墓こ?、算法開(kāi)發(fā)方面都有豐富的經(jīng)驗(yàn)。目前公司的團(tuán)隊(duì)規(guī)模超過(guò)50人，成員多來(lái)自于谷歌、Meta、亞馬遜等全球科技巨頭，是一個(gè)國(guó)際化的團(tuán)隊(duì)。

我比較好奇，為什么叫月之暗面？

于是，我就去找了找原因。這個(gè)名字來(lái)源于創(chuàng)始人個(gè)人喜歡的一張專(zhuān)輯Pink Floyd的《Dark Side of the Moon》。

意思是，月球的暗面始終背對(duì)地球，處在地球人的視線外，象征神秘與未知。

公司想在人工智能領(lǐng)域探索這種未知，就像月球暗面一樣，充滿神秘和挑戰(zhàn)；因此，他將公司民命為月之暗面。

這個(gè)軟件為什么內(nèi)容比較精準(zhǔn)、且處理長(zhǎng)文本呢？楊植麟認(rèn)為市場(chǎng)的大模型有三種：

• 金魚(yú)型
• 蜜蜂型
• 蝌蚪型

金魚(yú)比較健忘，就像滑動(dòng)手機(jī)窗口一樣，模型會(huì)基于窗口，自動(dòng)把之前的內(nèi)容扔掉，只關(guān)注最新輸入的東西，所以它沒(méi)法完全懂整篇文章的意思，處理不了跨好幾篇文檔的對(duì)比。

好比，我有10萬(wàn)字訪談?dòng)涗?，它就不一定能從里面找出?lái)最重要的10個(gè)觀點(diǎn)、問(wèn)題是什么。

蜜蜂型處理方式，像蜜蜂采花那樣，只關(guān)注一小塊，不管整體。它會(huì)在給的文本里搜尋、增強(qiáng)信息，但只專(zhuān)注于其中一部分。

就好比，假設(shè)你給它10份簡(jiǎn)歷，它能幫你找出每份簡(jiǎn)歷的重點(diǎn)，但就做不到更深入地挖掘每個(gè)細(xì)節(jié)。

蝌蚪型，就像是個(gè)還沒(méi)長(zhǎng)大的小蝌蚪，能力還沒(méi)完全長(zhǎng)成。為了讓它處理更長(zhǎng)的文字，就得減少一些參數(shù)，比如只用百億個(gè)。

這就像是，想讓一個(gè)人走更遠(yuǎn)的路，就讓他的背包輕一些，因?yàn)闀?shū)少了，做的事情也就少了。

因此，楊植麟認(rèn)為，對(duì)于‘月之暗面’這個(gè)項(xiàng)目來(lái)說(shuō)，成功的第一步是解決‘長(zhǎng)文本’處理的挑戰(zhàn)。

例如，要通過(guò)分析多篇財(cái)務(wù)報(bào)告、處理多份法律合同、或者匯總多篇文章，才能有效地找到關(guān)鍵信息。這種能力對(duì)于深入理解、處理大量復(fù)雜數(shù)據(jù)至關(guān)重要。

話說(shuō)回來(lái)，長(zhǎng)文本能力的提升，不僅讓AI工具在日常工作流中更好用，還能更好地輔助人類(lèi)進(jìn)行跨領(lǐng)域、跨學(xué)科主題發(fā)散思考。這難道不是好事嗎？

嗯，至少?gòu)奈业慕嵌葋?lái)說(shuō)，挺好的，你可以試試。

三、總結(jié)

AI的記憶力，越來(lái)越好了。

估值20億的kimi-Chat真香，這家年輕的公司已經(jīng)展現(xiàn)出巨大潛在價(jià)值， 它能否像open-AI一樣，成為國(guó)內(nèi)的巨頭，就看如何把握機(jī)遇，應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)了。