01、概述

在科技飛速發展的今天，人工智能領域的每一次突破都牽動著無數人的心。Kimi1.5 的出現，無疑在 AI 界投下了一枚重磅炸彈，其技術報告更是蘊含著巨大的信息量，讓我們得以窺探這一先進模型的奧秘。本文將對 Kimi1.5 技術報告進行全方位、深層次的解讀，帶您領略其獨特的魅力與強大的實力。

02、Kimi1.5 的誕生背景

隨著人工智能技術的不斷發展，人們對 AI 模型的性能要求也越來越高。從最初的簡單文本生成到如今的復雜推理、多模態理解等任務，AI 模型需要具備更強大的能力來滿足日益增長的需求。Kimi1.5 正是在這樣的背景下應運而生，它承載著科研人員對 AI 技術的深入探索與創新追求，旨在突破現有技術瓶頸，為 AI 領域帶來新的可能性。

03、Kimi1.5 的核心技術創新

一）長鏈推理的突破

長鏈推理一直是 AI 領域的一個難題，它要求模型能夠處理復雜的、多步驟的推理任務。Kimi1.5 在這方面取得了顯著的突破，通過一系列創新的方法，極大地提升了長鏈推理的性能。

1. 長鏈到短鏈推理技術（Long2Short Methods）

模型融合（Model Merging）：這是一種將多個模型的優勢相結合的方法。在長鏈推理中，不同模型可能在不同階段表現出色，通過模型融合，可以將這些模型的優點整合起來，使新的模型在處理長鏈推理任務時更加得心應手。例如，一個模型在前期的數據收集和初步分析階段表現出色，而另一個模型在后期的深度推理和結論生成階段更具優勢，通過模型融合，就可以充分發揮兩者的優勢，提高長鏈推理的整體效果。

最短拒絕采樣（Shortest Rejection Sampling）：該方法通過拒絕采樣技術，篩選出最短的、有效的推理路徑。在長鏈推理過程中，存在許多可能的推理路徑，但并非所有路徑都能最終得出正確的結論。最短拒絕采樣能夠快速排除那些無效或冗長的路徑，使模型專注于那些更有可能得出正確結果的短路徑，從而提高推理效率和準確性。

長鏈到短鏈強化學習（Long2Short RL）：這是一種將長鏈推理與強化學習相結合的方法。在長鏈推理過程中，模型通過與環境的交互，不斷學習和調整自己的行為策略，以獲得更高的獎勵。通過強化學習，模型可以更好地理解長鏈推理中的因果關系和邏輯結構，從而在處理復雜的長鏈推理任務時更加游刃有余。

二）多模態推理的提升

在現實世界中，信息往往以多種模態存在，如文本、圖像、音頻等。Kimi1.5 在多模態推理方面也取得了顯著的進步，能夠更好地理解和處理多模態信息。

1. 視覺 - 文本聯合推理

Kimi1.5 通過先進的視覺 - 文本聯合推理技術，實現了圖像與文本之間的深度融合。在處理多模態任務時，模型可以同時分析圖像中的視覺信息和文本中的語義信息，從而更準確地理解任務的含義。例如，在圖像描述生成任務中，模型可以根據圖像中的內容生成相應的文本描述，不僅能夠準確地描述圖像中的物體和場景，還能夠理解圖像中的語義信息，生成更加生動、準確的描述。

2. 跨模態知識遷移

Kimi1.5 還具備跨模態知識遷移的能力，能夠將一種模態中的知識應用到另一種模態中。例如，在圖像分類任務中，模型可以利用文本中的語義信息來輔助圖像分類，提高分類的準確性。同樣，在文本生成任務中，模型也可以借鑒圖像中的視覺信息，生成更加豐富、生動的文本內容。

三）訓練基礎設施的優化

除了在推理技術方面的創新，Kimi1.5 在訓練基礎設施方面也進行了全面的優化，為模型的高效訓練提供了有力的支持。

1. 部分軌跡回放（Partial Rollouts）

部分軌跡回放是一種高效的訓練方法，它通過回放部分歷史軌跡，使模型能夠在訓練過程中更好地利用歷史數據。在強化學習訓練中，模型需要不斷地與環境交互，產生大量的軌跡數據。部分軌跡回放可以將這些歷史軌跡進行有效的利用，使模型在訓練過程中能夠更快地收斂，提高訓練效率。

2. 混合部署策略（Hybrid Deployment）

混合部署策略是一種靈活的模型部署方法，它可以根據不同的任務需求和計算資源情況，靈活地調整模型的部署方式。在實際應用中，不同的任務對模型的性能要求和計算資源需求各不相同。混合部署策略可以將模型的不同部分部署在不同的計算設備上，充分發揮各種計算設備的優勢，提高模型的整體性能。

3. 代碼沙盒（Code Sandbox）

代碼沙盒是一種安全的代碼執行環境，它為模型的訓練和推理過程提供了安全保障。在 AI 模型的訓練和推理過程中，常常需要執行一些用戶提供的代碼。代碼沙盒可以將這些代碼限制在一個安全的環境中執行，防止惡意代碼對系統造成損害，確保模型的訓練和推理過程的安全性。

04、Kimi1.5 的性能表現

一）長鏈推理的卓越表現

Kimi1.5 在長鏈推理任務中展現出了卓越的性能，在多個基準測試中取得了優異的成績。

1. 數學推理（MATH-500）

在數學推理任務中，Kimi1.5 的準確率達到了 96.2%，高于 OpenAI 的 o1 模型的 94.8%。這一成績的取得，得益于 Kimi1.5 在長鏈推理技術上的突破，使其能夠更好地理解和解決復雜的數學問題。

2. 代碼競賽（Codeforces）

在代碼競賽任務中，Kimi1.5 達到了 94 百分位的排名，這一成績表明 Kimi1.5 在代碼生成和理解方面具有強大的能力，能夠與人類程序員相媲美。

二）短鏈推理的顯著提升

在短鏈推理任務中，Kimi1.5 也取得了顯著的提升，其性能優于其他同類模型。

1. 數學推理（MATH-500）

在短鏈推理的數學推理任務中，Kimi1.5 的準確率達到了 94.6%，顯著優于 GPT-4 和其他模型。這一成績的取得，得益于 Kimi1.5 的長鏈到短鏈推理技術（Long2Short RL）的應用，使其在短鏈推理任務中也能夠表現出色。

2. AIME 推理任務

在 AIME 推理任務中，Kimi1.5 的 Pass@1 得分為 60.8，提升高達 550%。這一成績的取得，充分展示了 Kimi1.5 在短鏈推理任務中的強大能力，使其在處理復雜的推理問題時更加得心應手。

三）多模態推理的強勁表現

在多模態推理任務中，Kimi1.5 通過視覺 - 文本聯合推理，在真實場景任務中展示了強大的跨模態推理能力。

1. 圖像描述生成

在圖像描述生成任務中，Kimi1.5 能夠根據圖像中的內容生成準確、生動的文本描述，不僅能夠準確地描述圖像中的物體和場景，還能夠理解圖像中的語義信息，生成更加豐富、生動的描述。

2. 圖像分類

在圖像分類任務中，Kimi1.5 能夠利用文本中的語義信息來輔助圖像分類，提高分類的準確性。通過跨模態知識遷移，Kimi1.5 能夠將文本中的語義信息與圖像中的視覺信息相結合，更準確地識別圖像中的物體和場景。

05、Kimi1.5 的未來發展方向

一）提升長鏈強化學習的效率與可擴展性

未來，Kimi1.5 將繼續優化長鏈強化學習的效率與可擴展性，以應對更復雜的推理任務。通過改進獎勵分配機制，提高模型的探索能力，進一步減少訓練過程的計算開銷，使模型能夠更高效地學習和優化。

二）探索長鏈到短鏈的迭代提升

Kimi1.5 將探索長鏈到短鏈的迭代提升方法，通過將長鏈模型的推理能力與短鏈模型的高效性結合，探索更優的遷移方法。這將使模型在不同類型的推理任務中都能保持高效和準確的表現，進一步提升模型的性能。

三）多模態與任務適應性擴展

Kimi1.5 將進一步加強模型在視覺任務中的表現，提高跨模態推理的準確性和廣泛適用性。通過多模態與任務適應性擴展，Kimi1.5 將能夠更好地處理各種復雜的數據類型，為未來的 AI 應用提供更強大的支持。

四）安全性和可靠性的提升

隨著 AI 模型在各個領域的廣泛應用，安全性和可靠性成為了至關重要的問題。Kimi1.5 將繼續加強在安全性和可靠性方面的研究和優化，確保模型在各種應用場景中都能夠穩定、安全地運行。通過引入先進的安全機制和可靠性評估方法，Kimi1.5 將能夠更好地應對各種潛在的安全威脅和風險，為用戶提供更加可靠的服務。

06、結語

Kimi1.5 的技術報告為我們展示了 AI 推理領域的全新突破與未來發展方向。通過長鏈推理、短鏈優化和多模態融合等技術創新，Kimi1.5 在多個基準測試中取得了優異的成績，展現了其強大的性能和廣闊的應用前景。未來，Kimi1.5 將繼續優化和探索，為 AI 技術的發展帶來更多的可能性。我們期待 Kimi1.5 在未來的精彩表現，相信它將為人工智能領域帶來更多的驚喜和突破。

本文轉載自公眾號Halo咯咯    作者：基咯咯

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