Category: AI工具

LLaDA是什么

LLaDA（Large Language Diffusion with mAsking）是中国人民大学高瓴AI学院李崇轩、文继荣教授团队和蚂蚁集团共同推出的新型大型语言模型，基于扩散模型框架而非传统的自回归模型（ARM）。LLaDA基于正向掩蔽过程和反向恢复过程建模文本分布，用Transformer作为掩蔽预测器，优化似然下界实现生成任务。LLaDA在预训练阶段使用2.3万亿标记的数据，基于监督微调（SFT）提升指令遵循能力。LLaDA在可扩展性、上下文学习和指令遵循等方面表现出色，在反转推理任务中解决传统ARM的“反转诅咒”问题。其8B参数版本在多项基准测试中与LLaMA3等强模型相当，展现了扩散模型作为自回归模型替代方案的巨大潜力。

LLaDA的主要功能

• 高效生成文本：能生成高质量、连贯的文本内容，适用于写作、对话、内容创作等场景。
• 强大的上下文学习能力：根据上下文快速适应新任务。
• 指令遵循能力：能更好地理解和执行人类指令，适用于多轮对话、问答和任务执行等场景。
• 双向推理能力：解决传统自回归模型的“反转诅咒”，在正向和反向推理任务中均表现出色，例如诗歌补全任务。
• 多领域适应性：在语言理解、数学、编程、中文理解等多个领域表现出色，具有广泛的适用性。

LLaDA的技术原理

• 扩散模型框架：基于正向掩蔽过程（逐渐将文本中的标记掩蔽）和反向恢复过程（逐步恢复被掩蔽的标记）建模文本分布。支持模型用非自回归的方式生成文本，避免传统自回归模型的顺序生成限制。
• 掩蔽预测器：用普通的Transformer架构作为掩蔽预测器，输入部分掩蔽的文本序列，预测所有掩蔽标记。让模型能捕捉双向依赖关系，而不仅仅是单向的左到右生成。
• 优化似然下界：基于优化似然下界训练模型，在生成建模中是原理性的，确保模型在大规模数据和模型参数下的可扩展性和生成能力。
• 预训练与监督微调：LLaDA基于预训练和监督微调（SFT）相结合的方式。预训练阶段用大规模文本数据进行无监督学习，SFT阶段基于标注数据提升模型的指令遵循能力。
• 灵活的采样策略：在生成过程中，LLaDA支持多种采样策略（如随机掩蔽、低置信度掩蔽、半自回归掩蔽等），平衡生成质量和效率。

LLaDA的项目地址

• 项目官网：https://ml-gsai.github.io/LLaDA
• GitHub仓库：https://github.com/ML-GSAI/LLaDA
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.09992

LLaDA的应用场景

• 多轮对话：用于智能客服、聊天机器人等，支持流畅的多轮交流。
• 文本生成：适用于写作辅助、创意文案等，能生成高质量文本。
• 代码生成：帮助开发者生成代码片段或修复错误，提升编程效率。
• 数学推理：解决数学问题，提供解题步骤，可用于教育领域。
• 语言翻译：实现多语言翻译，促进跨文化交流。

RSIDiff是什么

RSIDiff 是用于提升文本到图像扩散模型性能的递归自训练（RSI）框架。通过迭代优化模型，基于模型自身生成的数据进行训练，解决传统自训练中常见的训练崩溃问题。RSIDiff 的核心在于通过三种策略提升生成图像的质量和与人类偏好的对齐能力：一是高质量提示构建与筛选，通过优化提示的清晰度、具体性和多样性，增强生成图像的感知一致性；二是偏好采样，通过自动评估指标筛选出与人类偏好一致的样本，避免引入生成幻觉；三是基于分布的样本权重机制，惩罚分布外的样本，减少其对模型训练的负面影响。

RSIDiff的主要功能

• 提升生成图像的质量：通过高质量提示的构建与筛选，RSIDiff 能生成更清晰、细节更丰富的图像。
• 增强与人类偏好的对齐：RSIDiff 通过偏好采样策略，优先选择与人类偏好一致的生成样本，同时过滤掉有缺陷的图像（如生成幻觉）。
• 优化模型的自演化能力：RSIDiff 引入基于分布的样本权重机制，通过惩罚分布外的样本，减少模型在迭代训练中积累的错误，避免训练崩溃，实现更稳定的模型优化。
• 减少对大规模数据集的依赖：通过基于合成数据进行自我优化，RSIDiff 能在数据稀缺或隐私受限的情况下，持续提升模型性能，减少对大规模标注数据集的依赖。
• 提升艺术风格和概念理解：RSIDiff 在实验中表现出更强的艺术风格理解能力，更好地生成与提示相符的绘画风格图像，在概念中心化和文本对齐方面也有显著提升。

RSIDiff的技术原理

• 高质量提示构建与筛选：通过优化提示的清晰性、具体性和多样性，RSIDiff 提高了生成图像的感知一致性，减少了生成幻觉的可能性。
• 偏好采样：基于自动化指标筛选与人类偏好一致的样本，过滤掉有缺陷的图像，确保训练数据的质量，提升模型的稳定性和性能。
• 基于分布的样本权重：通过计算样本与初始分布的距离并分配权重，RSIDiff 惩罚分布外的样本，减少其对训练的负面影响，实现更稳定的自演化。

RSIDiff的项目地址

• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.09963

RSIDiff的应用场景

• 创意设计与艺术生成：通过优化扩散模型的生成能力，RSIDiff 可以帮助艺术家和设计师快速生成高质量的图像、绘画或概念图。
• 广告与营销：基于生成高质量图像的能力，RSIDiff 可以用于个性化广告内容的创建，提升广告的吸引力和转化率。
• 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：通过生成与人类偏好一致的图像，RSIDiff 可以为 VR 和 AR 应用提供更逼真的视觉体验。
• 游戏开发：在游戏开发中，RSIDiff 可以用于快速生成游戏中的角色、场景和道具，提升开发效率。
• 教育与培训：通过生成与教学内容相关的图像，RSIDiff 可以帮助创建更具吸引力的教育材料。

小途问问是什么

小途问问是高途成蹊推出的AI学习小程序，是“途途口算”小程序升级版。小途问问搭载DeepSeek-R1模型，具备作业批改，作业、作文检查、拍照解题、多语翻译和聊天助手等功能，能为用户提供高效的学习辅助。小途问问以逻辑闭环重构学习路径，基于AI技术为学习者提供精准指导和互动体验。

小途问问的主要功能

• 作业检查：精准高效地批改作业，包括口算作业和作文批改。
• 拍解答疑：支持拍照搜题，毫秒级响应，提供解题思路和答案。
• 拍照翻译：支持多语言翻译无缝切换。
• 聊天助手：支持与系统进行深度交互，提供聊天助手功能。

如何使用小途问问

• 访问小程序：微信搜索“小途问问”，点击进入小程序页面。
• 使用主要功能：
  • 作业检查：找到作业检查功能入口，根据提示，将作业拍照上传或上传图片。系统自动识别并批改作业，标注错误提供正确答案和解析。
  • 拍照答疑：对准题目拍照或上传图片，系统识别题目提供详细的解题步骤和答案。
  • 拍照翻译：将需要翻译的文本图片上传或对准拍照，系统提供翻译结果。
  • 聊天助手：找到“智能助手”功能，输入问题或上传图片进行对话，AI根据问题提供相应的回答或建议。

小途问问的应用场景

• 学生学习辅导：学生在完成作业时，遇到难题基于拍照解题功能获取解题思路；写作文时，用作文批改功能优化内容，提升写作水平。
• 语言学习辅助：用多语翻译功能快速翻译单词、句子或段落，帮助理解语言知识，增强语言学习的效率。
• 日常知识查询：在学习或生活中遇到知识性问题，基于智能对话功能向AI助手提问，获取准确答案，拓宽知识面。
• 作业批改与复习：学生上传口算作业或作文，让“小途问问”帮助批改，发现错误并进行针对性复习，提高学习效率。

AutoAgents是什么

AutoAgents 是基于大型语言模型（LLM）的自动智能体生成框架，能根据用户设定的目标自动生成多个专家角色的智能体，通过协作完成复杂任务。项目通过智能自动化技术，帮助开发者、数据科学家和企业用户更高效地完成复杂任务。

AutoAgents的主要功能

• 动态生成智能体：根据任务需求动态生成多个专家角色的智能体，每个智能体具有特定的技能和知识。
• 任务规划与执行
  • 任务规划：系统中的“规划器”（Planner）根据任务需求生成执行计划，明确每个专家智能体的角色和任务。
  • 任务执行：生成的专家智能体按照规划的步骤执行任务，每个步骤至少由一个专家智能体负责。
• 多智能体协作：智能体之间可以相互协作，共同完成复杂任务。
• 观察者角色：内置观察者角色，用于监控智能体的执行计划和行动的合理性，确保输出质量。
• 可视化界面：基于 Streamlit 框架，提供直观的用户界面，用户可以通过简单的拖拽和配置完成复杂任务。
• 支持多种工具：目前支持搜索工具，未来计划扩展对更多工具的支持。
• 自定义与扩展：用户可以通过“AgentBank”添加自定义智能体。支持多轮对话和高级流程控制。

AutoAgents的项目地址

• Github仓库：https://github.com/AutoLLM/AutoAgents
• 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/AutoLLM/AutoAgents

如何使用AutoAgents

• 克隆项目：访问 GitHub仓库 将 AutoAgents 项目代码克隆到本地。
• 安装依赖：运行命令安装项目所需的 Python 包和依赖。
• 配置 API 密钥：设置 OpenAI API 密钥以启用模型调用功能。
• 运行项目：选择命令行模式或可视化界面模式启动 AutoAgents。
• 任务执行：输入任务描述后，AutoAgents 自动完成任务规划和执行。

AutoAgents的应用场景

• 复杂问题解答：通过多智能体协作解决复杂的推理和信息检索问题。
• 数据处理与分析：自动化数据清洗、预处理和分析任务。
• 业务流程自动化：自动化企业日常业务流程，如报表生成和数据同步。
• 开发辅助：自动化代码生成、测试和部署流程。

MakeAnything是什么

MakeAnything 是新加坡国立大学 Show Lab团队推出的基于扩散变换器（Diffusion Transformer）的多领域程序性序列生成框架，基于文本描述或图像输入生成高质量的分步教程。MakeAnything 基于非对称低秩适配（LoRA）技术平衡泛化能力和任务特定性能，引入ReCraft模型实现从图像到过程的逆向生成。MakeAnything构建了涵盖21个领域（如绘画、手工、烹饪等）的大型数据集，包含超过24,000个标注序列。MakeAnything 框架能够生成逻辑连贯、视觉一致的教程，支持从文本到过程和从图像到过程的生成范式，在多种任务中展现了卓越的性能和泛化能力。

MakeAnything的主要功能

• 从文本生成教程：根据用户提供的文本描述（如“如何画一幅油画”或“如何制作乐高模型”），自动生成详细的分步教程，帮助用户逐步完成复杂的创作任务。
• 从图像生成教程：用户上传一张成品图像（如一幅画或一个手工制品），MakeAnything 能逆向生成该作品的创作过程，展示从无到有的步骤。
• 跨领域生成能力：支持多种领域（如绘画、手工、烹饪、3D建模等），根据不同的任务生成逻辑连贯且视觉一致的教程。
• 高质量的教程输出：生成的教程逻辑清晰，且保持与输入文本或图像的高度一致性。

MakeAnything的技术原理

• 扩散变换器：使用扩散模型的核心思想，基于逐步去除噪声生成图像序列。结合Transformer架构，处理复杂的视觉和文本信息，生成高质量的程序性序列。
• 非对称低秩适配：基于冻结预训练的编码器参数，仅对解码器进行微调，平衡模型的泛化能力和任务特定性能。适用于数据稀缺或分布不平衡的任务，有效避免过拟合。
• ReCraft模型：基于将静态图像分解为逐步的创作过程，实现从图像到过程的逆向生成。用多模态注意力机制，将图像条件信息融入生成过程中，确保生成的序列与输入图像高度一致。
• 多领域数据集：构建包含21个领域、超过24,000个标注序列的大型数据集，为模型训练提供了丰富的数据支持。
• 条件流匹配损失：优化噪声去除过程中的条件向量场，确保生成的序列在逻辑和视觉上与输入条件（文本或图像）保持一致。

MakeAnything的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/showlab/MakeAnything
• HuggingFace模型库：
  • https://huggingface.co/showlab/makeanything 
  • https://huggingface.co/datasets/showlab/makeanything
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.01572

MakeAnything的应用场景

• 教育领域：为学生提供绘画、手工、烹饪等分步教程，辅助学习。
• 艺术创作：帮助艺术家从创意到成品生成创作过程，激发灵感。
• 工艺传承：基于成品图像逆向生成制作步骤，助力传统工艺的记录和传承。
• 产品开发：根据设计概念快速生成制作流程，优化开发效率。
• 内容创作：生成有趣教程或视频，用在社交媒体和娱乐。

StartAI是什么

StartAI 是专为设计师和创意工作者打造的 AI 绘画软件，基于 Adobe Photoshop，通过人工智能技术提升设计效率和激发创意。支持多种功能，包括文生图、局部重绘、线稿上色、无损放大和高清修复等，能根据用户输入的关键词快速生成或优化图像。 核心优势在于兼容性和多引擎支持，兼容 Photoshop CC2015 及以上版本，支持 Stable Diffusion 和 Midjourney 等主流绘图引擎。提供 100 多种艺术风格选择，满足不同设计需求。

StartAI的主要功能

• 文生图：根据用户输入的描述性关键词生成图像。用户可以通过简单的文字提示词，快速生成符合需求的图像内容。
• 生成相似图：在 Photoshop 画布上选择参考区域并输入关键词，生成与之相似的图像。可以帮助用户快速扩展设计思路或创建风格一致的图像元素。
• 局部重绘：用户可以选择图像中的特定区域进行重绘，输入新的关键词后，AI 将生成新的图像内容并自然融合到原图中，适合局部修改和优化。
• 线稿上色：支持对线稿进行快速上色，用户可以选择不同的绘画风格和色彩方案，实现高效且多样化的上色效果。
• 无损放大与高清修复：提升图像的分辨率和质量，同时修复图像中的细节，让低分辨率图像变得清晰，适合修复老旧照片或提升设计稿的清晰度。
• 艺术融合：支持多种艺术风格的融合，用户可以将不同风格的元素结合在一起，创造出独特的视觉效果。
• 提示词生成器：提供智能提示词生成工具，帮助用户更精准地描述需求，生成更符合预期的图像。
• 多引擎支持：支持本地和云端绘图引擎，包括 Stable Diffusion、Midjourney 等，用户可以根据需求选择不同的引擎进行创作。
• 一键精修：提供一键式图像优化功能，快速调整图像的色彩、对比度和细节，提升整体视觉效果。

StartAI的官网地址

• 官网地址：istarry.com.cn

StartAI的应用场景

• 平面广告设计：在平面广告设计中，StartAI 可以帮助设计师快速生成设计元素，优化布局与排版，提升广告作品的视觉效果与吸引力。
• 网页与 UI 设计：网页与 UI 设计师可以用 StartAI 快速生成符合设计风格的图标、按钮等元素，同时优化页面布局，提升用户体验。
• 摄影后期处理：对于摄影爱好者和专业摄影师，StartAI 的智能图像修复与增强功能可以大幅提升照片的视觉效果，例如去除水印、修复细节等。
• 艺术创作与插画设计：StartAI 支持文生图和图生图功能，可以根据文字描述或现有图像生成新的艺术作品，适合插画师快速生成创意草图或风格化作品。

QIHOO-T2X是什么

Qihoo-T2X 是360 AI 研究院和中山大学推出的基于代理标记化扩散 Transformer（PT-DiT）的高效多模态生成模型，Qihoo-T2X引入稀疏代理标记注意力机制，显著降低传统扩散 Transformer 在全局自注意力计算中的冗余性，结合窗口注意力和移位窗口注意力增强细节建模能力。Qihoo-T2X 支持多种任务，包括文本到图像（T2I）、文本到视频（T2V）和文本到多视图（T2MV）生成。

Qihoo-T2X的主要功能

• 文本到图像：根据输入的文本描述生成高质量、高分辨率的图像，生成与文本描述高度一致的图像内容，适用于创意设计、艺术生成等领域。
• 文本到视频：根据文本描述生成连贯的视频内容，支持生成动态场景和视频序列，适用于视频创作、动画制作等场景。
• 文本到多视图：根据文本描述生成同一物体或场景的多视角图像，适用于 3D 对象的多视角展示，支持虚拟现实（VR）和增强现实（AR）应用。
• 高效生成：基于优化的代理标记化注意力机制，显著降低计算复杂度，支持高分辨率图像和长视频的高效生成，降低训练和推理成本。

Qihoo-T2X的技术原理

• 代理标记化注意力：传统的扩散 Transformer 用全局自注意力机制，计算复杂度高且存在冗余。PT-DiT（Qihoo-T2X的核心架构） 基于在每个时空窗口内计算平均标记作为代理标记（proxy tokens），对代理标记进行自注意力计算，大幅减少计算量。代理标记之间的全局语义信息基于交叉注意力（cross-attention）注入到所有潜在标记中，确保全局信息的有效传播。
• 窗口注意力与移位窗口注意力：为增强局部细节建模能力，PT-DiT 引入窗口注意力机制，对局部窗口内的标记进行自注意力计算。移位窗口注意力机制用在避免因窗口划分导致的“网格效应”，进一步提升生成质量。
• 稀疏代理标记的高效计算：基于稀疏代理标记机制，PT-DiT 在处理高分辨率图像和长视频时，显著降低计算复杂度，且保持生成内容的质量。
• 多任务适应性：PT-DiT 的架构设计能无缝适应图像生成、视频生成和多视图生成等多种任务，无需对模型结构进行重大调整。

Qihoo-T2X的项目地址

• 项目官网：https://360cvgroup.github.io/Qihoo-T2X/
• GitHub仓库：https://github.com/360CVGroup/Qihoo-T2X
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2409.04005

Qihoo-T2X的应用场景

• 创意设计与艺术创作：基于文本描述快速生成高质量艺术图像，支持多种风格，加速设计流程，为艺术家提供灵感。
• 视频内容生成：生成连贯的动画视频，适用于广告、宣传和动画制作，减少视频创作成本和时间。
• 教育与培训：生成教学用图像和视频，帮助学生理解复杂概念，支持虚拟实验室和动态教学资源。
• 娱乐与游戏开发：生成虚拟场景、角色和动态内容，用在游戏开发、虚拟现实（VR）和增强现实（AR）应用，提升沉浸感。
• 广告与营销：快速生成个性化广告图像和视频，提高营销效果，满足品牌视觉内容需求。

Omnitool是什么

Omnitool是开源的AI桌面环境，为用户提供统一的交互界面，能快速接入和使用多种AI模型。Omnitool支持本地运行，能在Mac、Windows或Linux设备上安装，数据存储在本地，保障隐私安全。基于集成OpenAI、Stable Diffusion、Hugging Face等主流AI平台，用户无需复杂配置或学习API文档，可快速生成图像、翻译文本、创建音频等。Omnitool具备高度扩展性，支持基于客户端和服务器脚本添加新功能或集成第三方工具，适合从初学者到资深开发者的广泛用户群体。

Omnitool的主要功能

• 统一交互界面：提供单一界面，整合多种AI模型和服务。
• 本地运行与数据安全：作为本地自托管软件，运行在用户的设备上（如Mac、Windows、Linux），数据存储在本地，确保隐私和安全。
• 快速接入AI：支持多种主流AI平台（如OpenAI、Stable Diffusion、Hugging Face、Google等），无需复杂的环境配置或硬件适配，即可快速使用AI功能。
• 高扩展性：支持基于客户端和服务器脚本、自定义UI扩展、集成第三方工具等方式扩展功能。
• 多模态AI支持：涵盖图像生成、文本处理、音频生成、翻译等多种AI能力。

Omnitool的技术原理

• 客户端与服务器架构：Omnitool基于客户端和服务器分离的架构。客户端提供用户界面，服务器负责处理与AI模型的交互和数据管理。
• 模块化设计：Omnitool基于模块化架构，支持开发者编写简单的脚本或扩展，快速添加新的AI功能或集成第三方工具。
• 扩展机制：支持多种扩展方式，包括客户端扩展（如集成Web应用）、服务器扩展（如添加新的API模块）及通过JSONATA等数据处理工具实现复杂的数据操作。

Omnitool的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/omnitool-ai/omnitool

Omnitool的应用场景

• 艺术创作：生成图像、插画，支持多种风格，提升创作效率。
• 文案生成：快速生成文章、文案，支持多语言翻译和润色。
• 语音合成：将文本转换为自然语音，用于有声读物或语音助手。
• 教育学习：提供AI实验平台，帮助用户学习和实践AI技术。
• 企业开发：快速搭建AI应用原型，支持定制化解决方案。

Holiwise是什么

Holiwise 是基于人工智能的旅行规划平台，为用户提供个性化、高效的旅行目的地推荐和行程规划服务。用户只需输入旅行偏好，如预算、出行日期、旅行类型等，Holiwise 的AI算法会快速分析海量数据，生成专属的目的地推荐和行程安排。提供实时评分和社区洞察，帮助用户做出更明智的选择。

Holiwise的主要功能

• 个性化旅行目的地推荐：用户输入旅行偏好（如预算、日期、旅行类型等），Holiwise 通过AI算法分析数据，快速推荐符合用户需求的旅行目的地。
• 智能行程规划：根据用户选择的目的地和偏好，自动生成详细的行程安排，涵盖景点、活动、餐饮和住宿建议，帮助用户高效规划旅行。
• 实时评分与社区洞察：提供目的地、酒店和活动的实时评分和用户评价，帮助用户做出更明智的决策。
• 团队旅行规划支持：为团队旅行提供专属功能，方便组织多人出行，包括活动推荐、航班搜索和酒店预订。
• 一站式旅行管理：用户可以在平台上完成旅行的全部规划，包括目的地选择、行程安排、酒店预订等，简化旅行准备流程。
• 旅行灵感激发：通过AI技术分析全球旅行数据，为用户提供小众或独特的旅行目的地，激发旅行灵感。
• 社交媒体集成：用户可以将旅行计划分享到社交媒体，与朋友或旅行爱好者互动，获取更多建议。

Holiwise的官网地址

• 官网地址：holiwise.com

Holiwise的应用场景

• 个人旅行：Holiwise 非常适合独自旅行者或情侣，用户可以快速找到符合自己需求的旅行目的地，获取详细的行程安排和住宿建议。
• 家庭旅行：对于家庭旅行，Holiwise 提供全面的旅行指南和定制化行程，帮助用户规划适合全家人的旅行。
• 团队旅行：Holiwise 支持多人旅行规划功能。用户可以方便地组织和协调团队行程，包括活动推荐、酒店预订等，确保所有信息集中管理。
• 商务旅行：Holiwise 也为商务旅行者提供服务，帮助他们快速找到适合商务出行的目的地和住宿，同时提供详细的旅行信息和实时评分。
• 数字游牧者：对于数字游牧者，Holiwise 提供全球目的地的实时信息和灵活的行程规划功能，帮助他们找到适合远程工作的旅行目的地。

Kimi Latest是什么

Kimi Latest是月之暗面Kimi推出的实时更新AI模型，为用户提供同步对标Kimi智能助手的模型体验。支持128k上下文长度，可根据输入自动选择8k、32k或128k模型进行计费，同时具备图片理解能力，能处理视觉任务。Kimi Latest支持自动上下文缓存，缓存命中的Tokens费用极低，仅为1/M Tokens。

Kimi Latest的主要功能

• 最新模型能力：始终对标Kimi智能助手当前使用的最新模型，包含尚未稳定的试验性特性。
• 超长上下文支持：支持128k上下文长度，能根据输入自动选择8k、32k或128k模型进行计费。
• 图片理解能力：作为视觉模型，支持图片理解功能。
• 自动上下文缓存：支持自动上下文缓存，缓存命中的Tokens费用仅为1/M Tokens。
• 高级功能集成：支持ToolCalls、JSON Mode、Partial Mode和联网搜索功能等。
• 适用场景广泛：适用于大模型聊天应用（如ChatWise、ChatBox等），提供与Kimi智能助手相似的聊天体验。

Kimi Latest的技术原理

• 长思维链技术（Long-CoT）：Kimi Latest 模型继承了 Kimi K1.5 的长思维链技术，通过扩展推理链的长度，模型能进行更深入的思考和复杂推理。与传统的短推理链相比，长思维链能显著提升模型在数学、编程和多模态推理任务中的表现。
• 长上下文扩展（Long Context Scaling）：Kimi Latest 支持高达128k的上下文长度，通过部分回滚策略（Partial Rollout）优化计算效率。模型在处理长文本和复杂对话时更具优势。
• 改进的策略优化（Improved Policy Optimization）：模型采用了基于长思维链的强化学习公式，结合在线镜像下降法（Online Mirror Descent）进行策略优化。
• 多模态联合训练（Multimodalities）：Kimi Latest 支持多模态信息处理，包括文本和视觉数据的联合训练。使模型能同时处理文本和视觉信息，实现跨模态推理。
• 自动上下文缓存：Kimi Latest 引入了自动上下文缓存技术，缓存命中的 Tokens 费用仅为 1/M Tokens。
• 简洁的框架设计：模型摒弃了复杂的蒙特卡洛树搜索和价值函数等技术，通过扩展上下文长度和优化策略，实现了强大的推理能力。
• Long2Short 技术：Kimi Latest 采用了 Long2Short 技术，将长链思维模型的推理能力迁移到短链思维模型中，进一步优化了性能。

Kimi Latest的项目地址

• 项目官网：Kimi 智能助手

Kimi Latest的模型定价

• kimi-latest-8k：1M tokens；输入价格（缓存命中）￥1.00；输入价格（缓存未命中）￥12.00；输出价格￥12.00。
• kimi-latest-32k：1M tokens；输入价格（缓存命中）￥1.00；输入价格（缓存未命中）￥24.00；输出价格￥24.00。
• kimi-latest-128k：1M tokens；输入价格（缓存命中）￥1.00；输入价格（缓存未命中）￥60.00；输出价格￥60.00。

为什么要推出Kimi Latest？

• 满足差异化需求：Kimi智能助手与开放平台的用户需求逐渐分化。智能助手需要更具情绪价值的回复，而开放平台用户则更注重模型对文本的结构化处理和精准输出。这种差异导致了用户在使用过程中可能遇到提示词失效等问题。
• 保持模型稳定性：Kimi智能助手的快速迭代特性能不断推出新功能，但也可能引入一些尚未稳定的试验性特性。这些特性虽然在某些场景下表现出色，但在其他场景下可能存在问题。因此，开放平台上的模型与智能助手所用模型存在差异，引发了用户对不同平台回复不一致的疑问。
• 同步最新能力：为了解决上述问题，推出Kimi Latest模型。将始终对标Kimi智能助手当前使用的最新模型，随智能助手的更新同步升级。这样，开放平台的用户既能体验到最新模型带来的卓越效果，又能保持原有模型的稳定性。
• 提升用户体验：通过推出Kimi Latest模型，月之暗面科技为开发者和用户提供一个更加灵活、高效且稳定的AI模型解决方案，满足他们在不同场景下的多样化需求。

Kimi Latest的特殊说明

• 正在使用如 ChatWise、ChatBox、LobeChat、OpenCat 等大模型聊天应用，想使用 Kimi 作为你的 AI 聊天伙伴，Kimi Latest 模型为最佳选择。
• 为产品构建 AI 智能助手或客服，追求与 Kimi 智能助手相似的聊天体验，选择 Kimi Latest 模型。
• 用大模型进行意图识别或结构化数据提取，请选择 moonshot-v1系列模型。
• 在 moonshot-v1系列模型时效果稳定，可继续使用，若切换 Kimi Latest 模型需要重新修整提示词。

Kimi Latest的应用场景

• 语言学习：帮助用户练习语言技能，提供翻译、语法纠错和写作指导。
• 教学辅助：帮助教师设计课程大纲、制作教学材料和评估学生作业。
• 市场研究：分析市场趋势、竞争对手信息，提供市场调研报告。
• 内容创作：生成文案、广告语、新闻报道等，提高内容创作效率。
• 图像识别与分析：识别图片中的物体、场景和文字，提供图像描述和分析报告。