最近，風(fēng)水差評(píng)君發(fā)現(xiàn)了個(gè)新鮮玩意兒。情趣

喂給 AI 一張圖，現(xiàn)都它就能給你推測(cè)出一個(gè)人的風(fēng)水性格。

光靠歌單，情趣就能把人最近的現(xiàn)都心理狀態(tài)推測(cè)個(gè)七七八八。

而這些，風(fēng)水都出自 Kimi 最新的情趣 k1 視覺思考模型之手。這不，現(xiàn)都距離上次推出數(shù)學(xué)模型 k0-math 打榜 o1 才一個(gè)月，風(fēng)水 k1 就火速登場(chǎng)了。情趣當(dāng)然，現(xiàn)都這個(gè) k1 可不止是風(fēng)水像開頭那樣，只會(huì)看圖分析性格那么簡(jiǎn)單。情趣

上次咱測(cè)試 k0-math 的現(xiàn)都時(shí)候，已經(jīng)見識(shí)過(guò)了 “ 做題家 ” 的能力，那解題的思考過(guò)程給差評(píng)君都看得一愣一愣的。只可惜，有些繞邏輯的數(shù)學(xué)題還有幾何題，多少差了點(diǎn)意思。

但這次的 k1 就有說(shuō)法了，既有推理能力又有視覺能力，意思就是可以直接拍照上傳解題，還號(hào)稱能在數(shù)理化上打平甚至超越 Open AI 的 o1 。

那要是這么比的話，咱可就來(lái)勁了。正好， k1 新模型現(xiàn)在也不需要等內(nèi)測(cè)， App 和網(wǎng)頁(yè)版都能用上，話不多說(shuō)，我們直接開整。上來(lái)，就扔了 K1 一道今年高考的幾何題。

首先， k1 對(duì)題干的解讀足夠細(xì)致，也知道自己的目標(biāo)到底是啥。題目給定的條件中可能涉及到的余弦定理也考慮到了，就跟咱們?cè)诮忸}時(shí)的思維類似，看到 a2 + b2 - c2 =2ab ，立馬會(huì)聯(lián)想到余弦公式 c2 =a2 +b2 -2ab·cosC 。

再根據(jù)公式和條件繼續(xù)推導(dǎo)，很快就能求出角 B=60 °。往上滑動(dòng)查看更多

第（ 2 ）題稍微難了那么一丟丟，但差評(píng)君仔細(xì)檢查了一遍 k1 的解題過(guò)程，思路和解法都沒毛病，最后邊長(zhǎng) c=2√2的答案也是對(duì)的。（因?yàn)檫@題 k1 的思考過(guò)程實(shí)在太太太長(zhǎng)，截圖就不展示了。）

同樣的題目問(wèn) o1 ，首先在推理速度上， o1 的 58s 就已經(jīng)輸了。正確率的話， o1 和 k1 打了個(gè)平手，都做對(duì)了。不同的是， o1 把答題思路隱藏起來(lái)了，沒給像 k1 那樣的完整思考過(guò)程。

不過(guò)有一說(shuō)一，差評(píng)君對(duì) k1 模型這種模仿人類思考的方式，倒也不是特別吃驚。因?yàn)樯洗?k0-math 模型就已經(jīng)震驚過(guò)我一回了，能意識(shí)到自己的錯(cuò)誤、還會(huì)進(jìn)行反復(fù)驗(yàn)證的樣子，像極了寫數(shù)學(xué)題時(shí)絞盡腦汁的我。

相比之下，這次的 k1 在補(bǔ)短板方面更出彩一些，上次 k0-math 翻車的初中幾何題我又拿 k1 試了一次，現(xiàn)在已經(jīng)能做對(duì)了，就連上高考難度也不發(fā)怵。

而且我也發(fā)現(xiàn)， k1 不僅擅長(zhǎng)做數(shù)學(xué)題，物理題也不在話下。往上滑動(dòng)查看更多

接著，我又拿出了一道邏輯稍微有點(diǎn)繞的邏輯陷阱題試了試：一個(gè)西瓜進(jìn)價(jià) 50 元，賣價(jià) 70 元，老板收了 100 元假幣，最后虧多少錢？

這題打眼一看簡(jiǎn)單，但網(wǎng)友關(guān)于這道題的答案那叫一個(gè)五花八門，有說(shuō)虧 150 的，有說(shuō) 180 的，還有說(shuō) 100 的。。。

咱們就看看連很多人類都想不明白的題， k1 能不能瞧出來(lái)里面的陷阱。

而且，這道題我還特意手寫得比較潦草，順便也測(cè)一測(cè) k1 的視覺能力到底是不是有宣傳的那么神。

你別說(shuō)，你還真別說(shuō)，這模型的 “ 眼神 ” 確實(shí)不賴。題目的正確率方面， k1 前半部分的分析先得出了一個(gè)虧 100 元的答案，但很快它就否定了自己。

繼續(xù)把假幣、找零還有成本利潤(rùn)這些復(fù)雜因素綜合考慮進(jìn)去，最后終于想明白老板虧了 80 元。（ 正確答案是 80 元 ）往上滑動(dòng)查看更多

這邏輯能力，確實(shí)有點(diǎn)強(qiáng)。包括我拿幾道行測(cè)的類比推理題給 k1 做了做，雖說(shuō)邏輯分析的路徑跟參考答案的不太一樣，但最后的答案都是對(duì)的。往上滑動(dòng)查看更多

反正這一通測(cè)試下來(lái)，差評(píng)君發(fā)現(xiàn) k1 會(huì)思考有邏輯，眼神好使智商也高， Kimi 這 “ 做題家 ” 的名號(hào)算是坐實(shí)了。不過(guò)除了做題以外，我這次還摸索出了更多花里胡哨的玩法。

分析數(shù)據(jù)、看報(bào)表沒啥意思， k1 模型不是會(huì)根據(jù)圖片來(lái)推理嗎，那想必鑒別古錢幣也應(yīng)該有一手吧？

差評(píng)君特地從網(wǎng)上找了一張民國(guó)時(shí)期銀元的圖片，兩枚銀元上假下真，發(fā)給 k1 ，淺淺來(lái)一把 “AI 版聽泉鑒寶 ” 。圖源小紅書用戶@古玩今來(lái)（公博代理收評(píng)）

k1 不僅知道錢幣是民國(guó)時(shí)期的，還對(duì)錢幣的各種細(xì)節(jié) kuku 一頓輸出，最后竟然真的看出來(lái)了上面這枚是假幣。

咱再隨便發(fā)一張房間的圖片，讓 k1 看看 “ 風(fēng)水 ” 。什么 “ 氣口 ” 、對(duì)稱布局、能量平衡。。。

說(shuō)的頭頭是道，甚至還真給了建議，讓咱把床換個(gè)位置、定期修剪植物、換一個(gè)更簡(jiǎn)潔的吊燈。往上滑動(dòng)查看更多

吃飯的時(shí)候給 k1 拍一張，這頓飯攝入了多少卡路里也算得明明白白。往上滑動(dòng)查看更多

不過(guò)最讓我覺得驚艷的，還是 k1 看圖猜電影的能力。我給了它一張《 七宗罪 》的電影截圖，沒有臺(tái)詞只有畫面，對(duì)于很多沒看過(guò)這部電影的人來(lái)說(shuō)，想猜出來(lái)都很難。

一開始看 k1 的分析我以為這把大概率要黃了，結(jié)果下一秒來(lái)一句 “ 拍攝角度和色調(diào)讓我想起了大衛(wèi) · 芬奇的電影 ” ，還推斷出了截圖里的畫面是《 七宗罪 》里的某一個(gè)場(chǎng)景。

真的太強(qiáng)了。。。就連一些晦澀的梗圖丟給 k1 ，它也能一本正經(jīng)地講解笑點(diǎn)到底在哪。

雖然有點(diǎn)過(guò)度解讀的嫌疑，但大體上的意思基本都 get 到了。

就這么說(shuō)吧，基于 k1 的視覺和推理能力，做題都是基操了，只要腦洞夠大，還可以解鎖出更多的玩法。而 k1 的這種能力，很大程度要?dú)w功于一個(gè)叫做COT （ Chain of Thought ）思維鏈的技術(shù)。

大概意思就是，模型在輸出答案之前，模仿人類大腦的思考方式，把復(fù)雜的任務(wù)拆解之后，再一步步地解決。這個(gè)技術(shù)，可以讓模型的智商變高。

另外一邊，借助強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，也讓模型學(xué)會(huì)了在不斷試錯(cuò)的過(guò)程中進(jìn)化，以此來(lái)達(dá)到最優(yōu)的結(jié)果，就跟訓(xùn)狗似的。

至于為啥 Kimi 會(huì)率先選擇數(shù)學(xué)這個(gè)場(chǎng)景作為推理模型的切入口，我想，跟咱們?nèi)祟悓W(xué)好數(shù)學(xué)鍛煉思維，是一個(gè)道理。

在模型 “ 學(xué)好數(shù)學(xué) ” 的基礎(chǔ)上，再將這種邏輯推理的能力應(yīng)用到物理、化學(xué)，乃至于咱們?nèi)粘Ｉ畹姆椒矫婷?，直到最后真正理解這個(gè)世界。

而很顯然， Kimi 推理模型的泛化能力已經(jīng)開始顯現(xiàn)出來(lái)了。在數(shù)據(jù)見頂?shù)那疤嵯拢@種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)的路徑，或許能夠讓模型實(shí)現(xiàn)更好的效果。

不過(guò)說(shuō)到底，模型用了哪些技術(shù)、紙面分?jǐn)?shù)有多高，大伙兒其實(shí)更關(guān)心模型到底好不好用、實(shí)不實(shí)用。而向來(lái)以長(zhǎng)文本見長(zhǎng)的 Kimi ，如今長(zhǎng)文本、強(qiáng)化學(xué)習(xí)兩手抓，也是調(diào)整自己的工具屬性慢慢往用戶需求靠攏的表現(xiàn)。

畢竟，當(dāng)技術(shù)不再高高在上，能幫助人們解決實(shí)際問(wèn)題的時(shí)候，才算真正完成了它的使命。

(責(zé)任編輯：綜合)