跑分超 o1，还会看图思考，数理化正在被 AI“完爆”_风闻

思维链的出现意味着，大模型未来可能可以通过自我的对抗强化学习，产生新的知识，超越人类知识的边界。

作者 | Jesse

编辑| 郑玄****

在 OpenAI o1 正式版发布 10 天后，Kimi 的「高阶推理模型」也落地了。

12 月 16 日，Kimi 直接发布了自己的「视觉思考模型」k1。相比于一个月前发布的 k0-math，k1 支持端到端的图像理解和思维链（CoT），不仅推理能力进一步提升，还可以识别几何图形、图表等图像信息。

增强推理之后，大模型会获得更严密的逻辑思考能力，在基础科学领域的能力表现大幅提升。如果说过去的大语言模型相对更接近「文科生」，那么现在，它学会了「数理化」。

发布模型的同时，月之暗面宣布，Kimi k1 在多项基础学科的基准能力测试中表现优异，超越了 Open AI o1、GPT-4o，及 Claude 3.5 Sonnet。

学会「数理化」，意味着 Kimi 的能力得到了扩增。但更重要的是，高质量「思维链」的出现，将彻底改变大模型的思维深度，让它具备「自主探索答案和反思」的能力。

学会「自主探索和反思」，或许就是 AI 扩宽人类知识边界的关键所在。

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学会「数理化」的大模型

今年夏天，就有媒体利用高考试卷，测试了大模型的「知识水平」。

得到的结果相当惊人，不少大模型的测试成绩，都达到了「一本线」的水平，但仅限「文科」。大模型最擅长的学科是语文、英语，以及政治历史，这几门课基本都可以拿到 80 分以上，英语更是可以接近满分。但数理化三科，大部分模型都无法及格。包括文综三科里，比较注重逻辑判断的地理，大模型的表现也欠佳。

这里最大的原因在于，大模型缺少「推理」能力，去对输出的内容进行「收敛」。面对那些较为开放，没有唯一标准答案的主观题，大模型往往能引经据典，给出丰富的回答，组织语句的能力也较强——这都是语言模型的「老本行」。但面对那些理科的客观题，只有唯一标准答案的时候，大模型就较难命中靶心。

所以，想要衡量下一代「高阶推理模型」的能力高低，很大程度上，就是要看它的理科成绩如何。

此次 Kimi k1 发布，月之暗面公布的第一项基准测试，就是「数理化」三门学科的能力测试。根据测试结果，k1 大幅领先于 GPT-4o。而 4o 曾是今年夏天在高考测试中表现相对最好的大模型。同时，k1 相比 OpenAI 最先进的高阶推理模型 o1，也存在一定优势。

不只是中学水平的数理化，Kimi k1 对于更高阶的问题也具备相当强的解析能力，比如奥赛数学。我们尝试输入了一道主要面向高校的数学奥赛题目给 Kimi，它也顺利完成了推理解答，并得到了正确答案。

如果说，此前通用大模型 AI 的知识水平大概处于「高考一本线」左右，那具备高阶推理能力的 k1，在一些领域则至少来到了研究生，甚至博士级的水平。

在应用层面，k1 具备两个重要特点，第一是对视觉内容的「端到端」支持，用户只需要输入问题截图、拍照，甚至是手写的题目，Kimi 都能够识别出原题，并进行推理解答。即便画面里有噪声，不够清晰，也没有问题。特别是针对那些有图示的几何题、应用题，Kimi k1 能够结合图示来理解题意，这是过去的大模型很难做到的。

其次，则在于 Kimi 具备「思维链」技术，让用户看到的不只是答题结果，而是能看到模型思考和推演答案的全过程。

到这里，看起来 k1 最主要的应用价值是教育，能成为学生和家长的「辅导助手」，但事情远没有这么简单。

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会「一步步思考」的 AI

当我们尝试用 Kimi k1 来解答一系列中学数理化问题，会发现明显的特征是，k1 的思考过程非常细，甚至有时候会有点「太细了」。

它会把一个问题分析、拆解到最底层，产生结论之后，还会主动从其他角度进行二次思考，来验证自己之前的想法是否正确，如果发现矛盾，就会进行进一步的反思。

思维链究竟应该细化到何种程度，目前还没有一个全行业共识的答案。但可以肯定的是，大模型的思维链能力可以启发人类做事的思路。这是许多行业的专业人士在使用推理模型后，最常发出的感慨。

目前这一代「高阶推理模型」所具备的思维能力，率先在数理化解题、专业知识解读等场景下，得到了最明确的体现。而这种推理能力更深层的意义，在于「反思」。

「反思」能力的出现，通过思维链技术，能让大模型输出的内容变得更有逻辑，更可控且灵活。

当下大模型应用场景里，明显存在的一个矛盾是：当我们提出一个问题，如果我们自己不知道答案，我们就依然无法判断大模型给出的答案是否正确。

但如果大模型能给出自己的逻辑思维过程，我们就可以参考这个过程，来判断答案的合理与否。所以当下包括 Kimi k1 在内的模型，一个最好用的 prompt 就是「一步步分析」，这样经过专门训练的大模型就能给出更详细的思考过程，供用户进行参考评估。

这有助于消除大模型的「幻觉」问题。就是说，大模型可以自己对自己的拟合结果进行反思，尝试把那些可能错误的内容剔除出去。即便生成结果中包含一些可疑的、不确定的部分，用户也更容易从 AI 的思考过程中发现这些内容，进行二次审核确认。这对 AI 的安全性、可靠性，也会是一个积极提升。特别是对专业领域的用户来说，这一点将非常有意义。

通过「思维链」，Kimi k1 不仅能进行更复杂的思考，对输出结果进行收敛，还能输出更有逻辑的结果，弥合与用户之间的认知鸿沟。

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用「反思」突破人类知识边界

高阶推理能力、思维链、端到端的视觉输入……大模型 AI 正在经历一轮新的颠覆性改变。Kimi 再次占据了优势身位。

过去大模型所采取的，泛意义上的机器学习思路，更多是基于数据进行「拟合」，也就是模仿。上一代语言模型主要模仿的，就是人类说话、写字的方式。因为 AI 的学习效率很高，通过整合大量的知识数据，就能输出很好的结果。

但这依然注定了，这样的模型只能无限接近人类的水平，而很难超越人类已知的知识范畴，无法产生新的知识。

这也是为什么过去很多人觉得，大模型应用有点像是「什么都懂一点的大学生」，但在任何一个垂直领域都不够深入，无法给出更有价值的独到洞见。

但「反思」能力的出现，则意味着，AI 大模型未来可能可以通过自我的对抗强化学习，产生新的知识，真正超越人类现有的知识边界。

这件事早有成功范例。比如 AlphaGo，就是利用强化学习的方法，基于人类围棋棋手的棋谱，发散出了更多，远超人类棋手所知的策略。之后的 AlphaZero，则是在完全没有输入任何棋谱数据的前提下，只是输入规则，完全通过自我的对抗强化训练，产生了超越人类的智能。

在 Kimi k1 的功能演示中，月之暗面特意输入了一些古代科学家如伽利略的手稿，这些手稿在今天看起来无比模糊，普通人几乎不可能理解其含义，但 Kimi 也能够通过思考，发掘出很多画面上没有的背景信息。

此前曾有一种观点认为：当下人类知识的总量已经太大，人类作为个体，光是学习一个领域的知识，就已经要耗费大量时间，终其一生，可能也很难达到「知识圈」的边界，所以很难像过去的群星闪耀的科学时代一样，不断有惊世骇俗的研究成果出来。甚至有人认为，人类知识的总和，最终会是有限的。

而现在，具备深度思考能力，学习效率超高且具备无穷寿命的 AI，或许正在开创知识和智能的新维度。

*头图来源：豆瓣电影截图

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