衡宇发自凹非寺
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继 2 月以投后约 25 亿美金估值炸场后，杨植麟的大模型公司月之暗面终于有了一次公开对媒体的活动。
虽然杨植麟本人并未露面，但是发布了更长上下文窗口的版本：
200 万字上下文版本，今天即刻在 Kimi 上开启内测。
并且在与 Kimi 对话过程中，加入了（不打断模型思路的）“继续”功能按钮。
月之暗面工程副总裁许欣然（同时也是 Infra 负责人）在会议室咚、咚、咚把好几摞厚厚的打印纸重重地放在桌面上，分别是打印出来的《中医中医内科学》《中医诊断学》、英伟达 2023 年年度财报、《甄嬛传》剧本版。
一摞比一摞厚。
现场放话：“欢迎大家体验”。
去年 10 月，月之暗面第一次公开亮相，发布了 20 万字上下文窗口的 Kimi 模型。
5 个月过去——5 个月，对 AI 世界已经是非常久的时间了，Kimi 主要在 3 个方面有所提升：
遵循更复杂的指令 更强的信息检索能力 网页版、Android、iOS、小程序提出“Kimi 10 分钟速成定律”
此次月之暗面最主要的动作，就是将自家模型的上下文窗口提升了一个数量级。
即从发布之初的 20 万字，拓展到 200 万字。
同时据许欣然透露，5 个月过去，相同成本、相同设备情况下，模型响应速度提升了 3 倍左右。
为了达到更好的长窗口无损压缩性能，月之暗面的研发和技术团队从模型预训练到对齐、推理环节均进行了原生的重新设计和开发，不走“滑动窗口”、“降采样”等技术捷径，攻克了很多底层技术难点。
200 万字上下文窗口，意味着 Kimi 模型能够吃下更长的文档内容，完成更长和更复杂的任务。
包括但不限于，快速整理N多文件，如从 500 份简历中提取信息：
现场月之暗面还提出了“Kimi 10 分钟速成定律”。
即无关领域大众小众，也无关资料或多或少，只要把资料一股脑丢给模型，10 分钟内，Kimi 都能快速入门一个新领域。
比如德州扑克、中医内科、开（某个特定型号的）飞机、大模型推理……
现场还演示了 Kimi 模型挖掘长篇故事情节中深层次信息的能力。
案例自然是被人类开发程度不足 10% 的甄嬛传（笑死）。
值得注意的是，月之暗面在媒体沟通会现场提出了一个新说法，即大模型们最近的新竞速赛道，“大海捞针”功能，恐怕全绿也没什么太大意义了。
最初，大海捞针其实是一个非常好的评测标准，因为当时大家都没有针对这个 case 去优化过。但现在它已经不是一个很好的评测指标了，当大家都去关注它的时候，就一定会想尽办法去优化它，慢慢就失去了原本的参考意义。
如果大海捞针不行了，有什么新的评测标准能够检测模型长文本能力吗？
“暂时还没有。”许欣然笑道。
他表示，模型窗口越来越长，评测的纬度变得非常非常多，不过团队已经在和学术界团队共同探讨这个开放性的问题。
期望打造“个人麦肯锡”
从 20 万字上下文窗口，迭代为今天开始内测的 200 万字上下文窗口，具体的模型应用场景又有什么新的亮眼之处？会不会只是从“处理 50 封简历”到“处理 500 封简历”的简单线性外扩？
一味拓展大模型上下文窗口的边界，会不会打造出一把普通人想象中的“皇帝的金锄头”？
“实际上，可能会不断地出现更多的现实场景，只有足够长的 context 才能完成。”月之暗面表示，在 200 万字版本推出后，接下来 Kimi 模型会在以下几个方向发展：
第一，领域专家。
利用长文本能力吃掉一个领域里几乎所有的相关资料，使调研一个行业成为简单的事情。
第二，可完成复杂多步任务的 Agent，月之暗面内部称之为“个人麦肯锡”。
希望模型未来不只是像能处理“帮我翻译一下这个 PDF”这类非常具体的任务，也能自动完成抽象、复杂的任务。
第三，多模态能力。
Context 长了之后，Kimi 模型可以容纳更多高清的、时间更长的这种视频，从而让我们模型很方便地去拓展到更多的模态。
据月之暗面联合创始人周昕宇现场的答复，Sora 出来以前，月之暗面就在根据自己的节奏推进多模态能力的研发，Sora 的出现也并没有打乱原有的安排。
“预计今年会推出我们自己的多模态模型/产品。”
One More Thing
最后，他家大模型还悄么声地改名了：
Kimi Chat➡️Kimi 智能助手
Moonshot 大模型➡️Kimi 大模型
