Kimi 发布全新推理模型:数学能力对标o1 系列

帮助用户解决更有挑战的数学和搜索调研类任务,“除了技术的不断变革,通往AGI的过程也是Kimi与用户通过产品互动共创的过程。”Kimi创始人杨植麟博士表示,“实际上,我们已经把产品当成一个强化学习的环境,模型在这个环境里跟用户交互,让技术、产品和用户体验都能持续变得更好,为用户创造更大的...

Kimi发布新模型,数学能力超o1,产品重点提升留存率

这个产品的好处就是,你的模型能力跟你的产品指标是高度正相关的,所以它可以统一去优化。假设我们衡量距离AGI还有多远,我觉得现在还是初级阶段。当然,如果我们今年用去年的产品,你会发现可能根本无法忍受。但是可能还有很多,比如思考能力还不够强,交互不够丰富,这个交互可能是两个维度的,一个是跟用户的交互,一个是...

月之暗面发布新推理模型:数学能力对标o1系列

Kimi发布的k0-math模型采用了全新的强化学习和思维链推理技术,带来更强的数学推理能力,通过模拟人脑的思考和反思过程,大幅提升了解决数学难题的能力,可以帮助用户完成更具挑战性的数学任务。Kimi称,在中考、高考、考研以及包含竞赛题的MATH等数学基准测试中,k0-math初代模型成绩已经超过o1-mini和o1-preview模型。...

Nature Methods | 能否通过数学模型揭示细胞周期的真实速度?Velo...

VeloCycle为我们提供了一种全新的工具来研究细胞周期中的动态变化,通过结合低维流形学习与速度学习,它克服了传统RNA速度模型在统计和几何上的不一致性,为细胞周期的动力学推断提供了更加精确的手段。未来,VeloCycle有望在胚胎发育、组织再生以及基因敲除等复杂生物学过程中发挥重要作用,为我们理解生命过程中的基本机制提供...

高功率短时微波干燥洋葱粉及其对蜡样芽孢杆菌致死效果的模拟

由图2可知,数学模型预测的微波加热过程中的温度变化与实验数据拟合较好,实验温度数据与预测温度数据的平均误差约为3%。图2水分含量对洋葱粉微波干燥过程中有效水分扩散率的影响干燥速率评估干燥速率与水分含量(干基)的关系如图3所示。结果可知,干燥速率与产品的水分含量(干基)呈非线性关系。洋葱样品的初始水分含量...

美国土安全部发布关键基础设施中安全部署人工智能的开创性框架

该模型利用无标注的噬菌体基因组数据进行预训练,不仅能准确预测噬菌体的必需基因,还能生成长达10万碱基对的崭新基因组片段,像写作自然语言一样生成DNA序列(www.e993.com)2024年11月24日。该研究展示了生成式语言模型在基因组序列分析和生成上的巨大潜力,为从头设计以噬菌体等完整生物体基因组奠定了新的计算基础,有望在医疗、农业、食品安全等领域...

OpenAI o1模型引领大模型结合强化学习新范式,推理模型为AI Agent...

采用强化学习训练方式以及思维链,让o1模型的推理性能有了质的蜕变。o1模型优点明显,缺点也很显著。成本较高:o1模型的使用成本相对较高,例如o1-preview的输入费用为每百万个token15美元,输出费用60美元。而GPT-4o的费用分别为5美元和15美元,远高于GPT-4o的费用。

推理大模型来了,OpenAI o1解答物理、生物和化学问题水平超越人类...

01OpenAI发布了新的人工智能模型o1,旨在让大模型花更多时间思考后再做出反应,提升推理能力。02o1在竞争性编程问题(Codeforces)中排名第89位,在美国数学奥林匹克(AIME)预选赛中跻身美国前500名学生之列。03除此之外,o1在物理、生物和化学问题(GPQA)基准测试中超越人类博士级准确度。

人工智能如何助力“算”出新药?

速度快，是人工智能模型的优点之一。以这次比赛为例，面对1800万个化合物分子，GeminiMol模型仅用不到半个小时就完成了筛选评价。在筛选过程中，人工智能模型还可以“集百家之长”。“我们可以同时借鉴两三个已知活性较佳的分子，这样得到的新分子可能兼具所有已知活性分子的药效特征或结构信息。”王林说。GeminiMol团队...

万字长文:怎样弥合人工智能和人脑智能的差距?| 智能渐近线

LIF模型LIF模型,即泄漏整合发放模型(LeakyIntegrate-and-Firemodel),是神经科学中一个常用的简化神经元动作电位的数学模型。该模型侧重于描述膜电位[4-5]随时间的变化情况,而忽略生物神经元内部的复杂离子动态。科学家们发现,当给神经元施加持续的电流输入[6-7]时,神经元的膜电位会随之上升,直到达到某个阈值...