kimi憋了个大招，对标ChatGPT-o1

刚刚国内AI大模型kimi，推出kimi探索版，也加入类似思维链能力。

探索版在执行复杂提问时，效果提升明显。

比如：我有个复杂的任务需求：

获取1991-2023年，中国历年GDP、上证指数、房价、人口的数据，并绘制成走势图。

这是kimi通用模式

没有上证指数数据，没有房价数据，而且它理解成了房价增长，也不能绘制走势图，对于这样一个复杂的需求，很显然，它无法胜任。

各项数据有了，房价理解无误，虽然走势图它也不能直接绘制，但是提供了一段Python的Matplotlib库来绘制走势图的代码。

探索版，对于prompt的理解和答案获取能力，肉眼可见提升了。

模型基础能力不变，加入了思维链能力，kimi的能力就得到大幅提升,这是什么原理？

两种模式下，我们拆解kimi的运作过程，就会发现完全不同的两种思路。

在kimi通用模式下

展开它的工作逻辑后，看到是下面这样的

非常简单粗暴，就是提取prompt中的关键词，分别搜索1991-2023的几个数据，历年经济数据，一共查询阅读了41个网页。

这里就有个问题了，prompt关键词跟网络答案很少能直接100%强关联，越是长尾词，细节描述越多，越难获取准确的答案，比如改成1991年3月-2003年9月数据，能把kimi直接干懵。

在kimi探索版模式下

它的路径是下面这样的

我那个天，他竟然是分别搜索1991-2023每年的GDP、上证指数、房价数据。

因为我一个需求，kimi搜索了33*3=99次，阅读了583个网页内容，就问你服不服。

探索版模式下，通过思维链，自我规划最优路径，很大程度解决了prompt关键词直接搜索的弊端，让反馈更符合真实需求。

缺点就是工作量成倍增加，需要等待更多的时间，才能获取答案，不过为了真实需求答案，这个成本很值，用来研究学习，爽到飞起。

还没体验过的朋友，可以自行尝试。

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