国内人工智能大模型创业公司“月之暗面”终于有了一次面向媒体的公开活动。虽然CEO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，即日起可在Kimi Chat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将几摞打印出来的《中医中医内科学》《中医诊断学》、英伟达2023年年度财报、《甄嬛传》剧本版放在桌面上，一摞比一摞厚。
这是为了用来检验大模型的Tokens上下文窗口吞吐能力。
2023年10月，“月之暗面”团队的产品第一次公开亮相，发布了支持20万字上下文窗口的Kimi大模型。
五个月过去后，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
- 推出Chat机器人的网页版、Android客户端、iOS客户端、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，让大模型快速整理N多的文件，例如从500份招聘简历中提取信息：
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、驾驶飞机、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》。
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“个人专家助理”
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，他们家的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
