k1 视觉思考模型 – kimi推出的 k1 系列强化学习模型

k1 视觉思考模型是什么

k1 视觉思考模型是Kimi智能助手APP，或者访问Kimi的网页版。访问Kimi视觉思考版：k1 视觉思考模型已陆续上线最新版「Kimi智能助手」的 Android 和 iPhone 手机APP以及网页( kimi.com）。在最新版手机APP或网页版 Kimi+ 页面找到「Kimi 视觉思考版」。上传或拍照：用APP或网页版中的拍照功能，直接拍摄想要分析的图像，或从设备中上传已有的图片。等待分析：提交图像后，k1 视觉思考模型将开始处理图像信息，进行深入的思考和分析。查看结果和推理过程：Kimi视觉思考版会展示模型的推理思维链（Chain of Thought, CoT），用户能看到模型得出答案的全过程。交互和反馈：如果需要进一步的解释或有其他问题，与Kimi进行交互，提供反馈或提出新的问题。

k1 视觉思考模型的挑战

泛化能力：k1 视觉思考模型在分布外（out-of-distribution）的泛化能力还有提升空间，模型在处理训练数据中未涵盖的新类型问题时表现不佳。复杂问题解决：在解决更为复杂的问题时，k1 视觉思考模型的成功率不如处理简单问题时高。噪声场景准确率：在包含各种噪声的真实场景下，尽管k1 视觉思考模型相比其他模型有优势，准确率有待提升。多轮问答效果：k1 视觉思考模型在多轮问答交互中的效果有待提高，涉及到模型对上下文的理解及连续对话中的逻辑连贯性。

k1 视觉思考模型的应用场景

教育辅助数学问题解答：分析数学题目的图像，提供解题步骤和答案，帮助学生学习和理解数学概念。学术研究科学文献分析：研究人员解读科学文献中的图表和数据，获得新的研究见解和发现。图像识别与分析城市或建筑识别：用户识别不熟悉的城市地标或建筑风格，增加旅行体验的深度和丰富性。艺术与文化书法作品分析：分析书法作品的风格和历史背景，为书法爱好者提供深入的学习资源。社交媒体梗图解读：帮助用户理解社交媒体上的梗图和流行文化现象，跨越文化和语言障碍。

k1 视觉思考模型几何题解决实例