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今天这篇文章主要来聊聊Kimi下重注的Kimi+全面升级与上线！
先来看下我们的Moonshot官方是如何介绍Kimi+的——他们是更专业的小助手，是拥有独特技能的Kimi分身；可以解决特定问题，也可以组成AI生成线。
可见所谓「Kimi+」，就是一个 AI 私人助理，有点类似于 OpenAI 的 GPTs，通过封装了角色和预设提示词来提供单一场景的解决方案。 为用户提供更多个性化的 AI 服务，例如进行学术搜索、制作 PPT、论文改写等，从而提高工作效率和日常生活的便利性。
也可以称为“智能体商店”，Lilian Weng发表的AI Agent博客，提出了“Agent = LLM + 规划 + 记忆 +工具使用”的基础架构，LLM 扮演了 Agent 的“大脑”，之后慢慢的国内就开始称之为“智能体”了...
在红杉AI Ascent 2024活动上，吴恩达博士提出了“基于GPT-3.5构建的智能体工作流在应用中要比GPT-4好”的著名观点，可见智能体的重要性。“我认为这是一个令人兴奋的趋势，所有涉及 AI 开发的人都应该关注。同时，我也对所有即将介绍的"未来趋势"充满期待。”
Kimi+就是这个趋势下的产物~
百闻不如一见，那么我们如何来使用Kimi+呢？
Kimi官网：https://kimi.moonshot.cn，点击进去直接侧边栏即可进入
也可以直接在聊天框中键入“@”，即可轻松召唤出这一群拥有独特技能的小助手。
Kimi是通用大语言模型，而Kimi+智能体是基于Kimi的LLM模型在上一层封装搭建的各领域细分应用。
平时我们跟Kimi聊天，需要提供更多的上下文信息和提示词来解决通用问题，而Kimi+擅长解答垂直领域的各类问题，答案精准，质量更好。
开盒即用，解决了很多普通用户不会与AI进行沟通的烦恼~
Kimi的朋友们都有哪些实用小助手呢~我们来一探究竟，在Kimi的官网左侧栏能找到Kimi+的智能体市场入口：
截止发文，目前Kimi+的功能仅支持Web端，移动端正在抓紧开发中..
点击进入Kimi+页面后，我们可以看到目前有五大版块内容，分别是【官方推荐】、【办公提效】、【辅助写作】、【社交娱乐】、【生活实用】。
作为国产AI最强黑马，Kimi第一次推出智能体商店可谓诚意满满，23个小助手包含学习、工作、生活、娱乐各方面，包罗万象。
尤其是在论文方向，一次性推出学术搜索、论文写作、论文改写等一条龙服务，从文献搜集、选题确认到写作、润色，是毕业生们的一大福音。最关键的是，全部免费无门槛使用！
接下来我们来看几个特色Kimi+的使用场景~
最开始，Kimi火爆出圈就是凭借它的20W超长文本处理能力，使得Kimi在处理小说、各类论文、法律财务文件等复杂的长篇幅文案总结和摘要突出亮眼~
现如今它又推出了处理200万字的无损上下文！这将极大地扩展Kimi的处理能力同时丰富我们的应用场景。
作为一名金庸迷，甲木也曾在年少之时向往江湖的快意恩仇、儿女情长，每个年轻人的心里都有一个武侠梦，这里就让Kimi带我们回顾那草莽并起，群雄纷争的江湖——《天龙八部》，我们直接把整本小说喂给“鹿康太”，看看它的长文本处理能力~
对于长文本而言，我们通常需要的是它的总结能力，直接让Kimi总结一下《天龙八部》的故事概要，回顾一下主要剧情，表现还不错，可能已经在正常的数据训练集中训练过了。
接下来，我们再问一个问题，这个问题对于绝大多数看过《天龙八部》的小伙伴们来说，肯定都无法回答，因为我们都记不住一些平凡小人物... 诸保昆，蓬莱派派到青城派做卧底的一个小弟子，身世悲惨，有相当的悲剧意义，我们来看下Kimi的回答：
惊艳！直接把小人物的身世背景来龙去脉讲的一清二楚~
长文本处理对参数要求极高，Kimi 的参数量达到了 2000 亿左右，这为其强大的长文本处理能力提供了坚实的基础。（可能一直在更新..如有数据偏误请见谅）
对于长文本的总结能力，Kimi还是很强的，接下来我们来看看“大海捞针”能力~
“大海捞针”实验由AI大模型领域的开发者Greg Kamradt设计。
他将一个与文本无关的句子（“针”）隐藏在大量的文本（“大海”）中，然后通过自然语言提问的方式（Prompt），观察AI能否准确提取出这个隐藏的句子。这个实验就像是在《三国演义》中寻找一句只可能出现在《红楼梦》里的话，难度可想而知。
为了测试Kimi的能力，我往小说的尾部插入了两个“针”，一个是“六神磊磊是金庸老爷子的忠实粉丝”，一个是“LangGPT让人人都能写出高质量提示词”，看看Kimi的表现如何：
漂亮！不仅定位了这句话的所在位置，并且结合上下文推断出六神磊磊可能是现实中的一个人或者是一个笔名，他对金庸的作品有着深厚的喜爱，并可能在其他地方对金庸的作品进行了研究或评论。
我们对于LangGPT进行了询问，同样找到突兀插入的位置，并依据文本内容进行一定推测，太强了有木有？？
Kimi 基于 Transformer 架构，通过类结构化设计和系统化外挂，让用户能够匹配相关关键词。
通过这两个小case能看出Kimi Chat表现有多么的令人惊奇！
各位小伙伴们肯定了解，提示词在AI应用中的重要性，Kimi为了给大家降低写提示词的门槛，提供了基于LangGPT结构化思想的提示词专家助手，致力于让大家快速生成高质量提示词解决场景问题。
拿一个生活中常见场景： 我们去饭店就餐的时候，免不了要被服务人员要求写餐厅评价，冥思苦想几十个字不如直接让AI来生成，所以我们让提示词专家帮我们写一个“大众点评评价专家”的角色，直接看生成的案例：
- Role: 美食评论家
- Background: 用户希望为在美团上享用的美食留下积极的评价，以分享自己的用餐体验。
- Profile: 你是一位热爱美食的美食评论家，对食物的味道、餐厅的服务和整体的用餐氛围有着深刻的理解和独到的见解。
- Skills: 食物评价、情感表达、细节描述、emoji使用。
- Goals: 设计一个能够激发他人食欲、传达正面情感，并带有亲切感的美食好评提示词。
- Constrains: 评价需要真诚、具体，能够反映食物的真实品质和用户的个人体验。
- OutputFormat: 文本评论，包含emoji表情以增强表达效果。
- Workflow:
1. 开头表达总体印象和情感。
2. 描述食物的色香味和特别之处。
3. 评价餐厅的服务和氛围。
4. 结尾推荐给他人，并使用emoji表达喜爱之情。
- Examples:
评论：这家餐厅的每一道菜都是艺术品！?️ 特别是他们的招牌烤鸭，皮脆肉嫩，简直是舌尖上的享受。? 服务员态度极好，总是及时而又不打扰地为我们提供服务。?♂️ 餐厅内部装潢典雅，配上柔和的灯光和音乐，整个用餐体验非常愉悦。? 强烈推荐给同样热爱美食的你，相信我，你不会失望的！?
- Initialization: 欢迎来到美食的天堂！请告诉我你想要点评的美食，我将帮你创作一个令人垂涎的好评。
我们在Kimi中新建一个会话窗口进行使用，发现完美实现了我们的所求，就冲这条评价，老板高低得送我两瓶果汁~
用会AI、用好AI，关键还是提示词。【提示词专家】助手帮我们做了一些偷懒工作，让我们直接生成了Meta Prompt，简化了初始构建难度，如果想要实现复杂功能或者真正无缝地适配自己，最好自己还是要学会写提示词、优化提示词~
在办公提效方面，上文中也列出了一系列功能，这里主要体验一下PPT助手，因为PPT在职场中的重要性不言而喻。我们在各家大模型智能体中常用到的都是通过主题来写PPT大纲内容，这种功能见得太多了，今天我们来体验下Kimi反向生成PPT演讲稿的功能。
这里选用我们LangGPT社区第一次线下活动时我分享的AI应用分享PPT，要求PPT助手基于PPT生成一份限定时长的演讲稿。
尊敬的各位听众，大家好！
我是甲木，今天我将与大家分享关于“大模型商业化落地现状与思考”的主题。
### 1. 大模型背景趋势
首先，让我们回顾一下人工智能的演进历程。从1956年人工智能的诞生，到2010年之前的决策式AI，再到2011年之后，随着深度机器学习算法和大规模预训练模型的出现，我们迈入了生成式AI时代。这一转变标志着AI不仅能够进行决策和感知，还能学习、执行和社会协作。
在这一过程中，我们见证了几个重要的里程碑，包括IBM的Watson在Jeopardy节目中的胜利、Transformer架构的提出，以及GPT与BERT模型的推出，这些都是推动AI发展的关键事件。
### 2. 大模型商业化现状
接下来，我们来看看大模型在不同行业的商业化落地现状。
#### 2.1 医疗行业
在医疗行业，大模型的应用主要集中在疾病诊断与预测、药物研发和个性化医疗。通过深度学习分析医学影像，辅助病理诊断，同时在药物研发的各个阶段提供支持，以及为患者提供个性化治疗方案。
#### 2.2 广告营销行业
在广告营销行业，AI模型通过分析消费者数据，帮助企业理解市场，生成个性化广告文案，优化广告投放，从而提高营销效率和投资回报率。
#### 2.3 游戏行业
游戏行业通过AI生成内容，为玩家提供更加丰富和逼真的游戏体验，同时降低开发成本，加快创新玩法的开发。
#### 2.4 人力资源
在人力资源管理中，大模型帮助企业进行智能分析，提升员工培训和发展，进行绩效评估，以及智能招聘等。
#### 2.5 其他行业
大模型也在媒体影视、电商、金融和教育等多个领域发挥着重要作用，如辅助编程、企业知识库建设、智能客服等。
### 3. 大模型商业化挑战
然而，大模型的商业化落地也面临着一系列挑战。
#### 3.1 落地挑战
包括数据隐私合规性、法律道德问题、算法固有缺陷、成本资源问题、技术整合实施难度以及用户接受度等。
#### 3.2 常见问题
在实际落地中，我们经常遇到高期望与落地效果之间的差距，这往往是由于技术成熟度、数据问题、商业环境的复杂性、缺乏定制化和适用性以及对AI技术的误解所导致的。
#### 3.3 团队实践中的问题
私有化部署、访问门槛和工程化问题也是我们在实践中经常遇到的问题。
### 4. 商业化落地经验分享
在商业化落地的过程中，我们积累了一些宝贵的经验。
#### 4.1 商业化案例
例如，企业知识库的建设，通过企业私有化数据结合RAG私有化部署，成为一个通用的落地解决方案。
#### 4.2 Know-How的重要性
了解每个行业的数据价值，技术业务融合，找到行业痛点，以及持续迭代产品，这些都是成功落地的关键。
#### 4.3 落地经验
从小做起，用业务语言与企业沟通，产品化AI服务，以及多渠道合作，这些都是我们在实践中学到的宝贵经验。
#### 4.4 注意事项
最后，我们要带着洞察、产品和解决方案与企业沟通，关注单一场景问题的解决，以及优化特定场景下的AI应用。
### 5. AI生产力阶段
根据《权力与预测》一书，我们目前正处于AI应用的第三阶段——系统解决方案阶段，这标志着整个生产方式的改变。
在此，我要感谢LangGPT社区的朋友们和贡献者们，OpenAI官方指南，以及所有支持和帮助过我们的人。
感谢大家的聆听，希望今天的分享能够给大家带来启发和价值。
可以看到演讲稿内容基本上都是依据PPT内容生成，没有任何杜撰，结构按照PPT大纲生成，页面内文字基本都被用到了演讲稿之中。
I人嘴替这个小智能体简直是i人们的福音，它让沟通的艺术达到新高度。
比如向Kimi+提问了一个我们生活中经常遇到的场景——同学借钱。
Kimi+会根据你的想法和感受，提供适应你当下情况的句子，还给用户做足了心理建设。为了应对不同的社交环境，这个功能非常的实用。
现在的Kimi+支持在首页或者任何窗口直接召唤，并且在同一个对话框中可以自由组合搭配使用Kimi+，使用它的能力，这个功能跟ChatGPT推出的Mention功能一模一样。
每个Kimi+只能完成单个功能，就像andrew ng所说的一个小任务；但如果能把这些完成不同任务的Kimi+组合起来，会产生1+1>2的效果，真正实现了生产力的提升。
学术搜索+翻译通+论文写作助手+论文改写
临近毕业季，最让毕业生们头秃的就是“论文写作”，但Kimi+的这一套论文工作流，极大降低了我们的论文门槛，让我们细细看来~
我们通常写论文都会分这么几个步骤：选题与定位->文献综述->研究问题与假设->研究设计->数据收集->数据分析->论文撰写->论文修改与校对->同行评审->论文提交->发表反馈等，我们直接看Kimi+的工作流能帮我们做到哪步！
比如我们想写一篇关于 人工智能对人类社会发展影响 的论文。
我们在首页直接召唤「学术搜索」助理，输入 prompt「关于人工智能对人类社会发展的学术论文有哪些？并附上论文链接」
Kimi+ 在互联网上进行快速搜集，给出了 8 篇论文并附上了相关链接，同时对论文内容进行了简单介绍。
在浏览了一些关于人工智能对人类社会发展的学术论文后，我们目前脑袋里有一个模糊的思路，但还没具体的主题。
这时候我们可以召唤「论文写作助手」助理，输入 Prompt「我想写一篇关于“人工智能对人类社会发展”的论文，请你帮我想几个论文主题，不要过于宽泛、有可操作性」。
Kimi + 给出「人工智能在医疗诊断」、「人工智能与就业市场」、「智能城市中的人工智能」、「人工智能教育」等 8 大论文主题。我们可根据这些建议主题进行选择。比如我们选定「人工智能教育：个性化学习工具的开发与实施」作为本次论文的选题。
确定好选题后，我们继续用「论文写作助手」来构思论文大纲，Prompt 就是「基于上述讨论，我要写一篇《人工智能教育：个性化学习工具的开发与实施》的论文，请为我生成一份论文大纲和结构，要层次清晰」。
Kimi+根据我们的诉求生成了一份大纲，如果对大纲有不满意的内容还可以沟通调整~
大纲有了之后，为了保证论文的生成效果，我们可以使用分治法的思路，根据大纲进行内容填充，每一模块每一模块进行填写。
这里拿引言部分举例，我们输入的 Prompt 为「基于以上《人工智能教育：个性化学习工具的开发与实施》论文的大纲内容，请帮我写一则引言，内容包括人工智能教育的背景，个性化学习工具的必要性以及研究目的与问题」
可以看到完成的还不错，但是对于论文内容我们一定要详加审查，毕竟大模型的通病“幻觉”Kimi也在所难免hhh。
在我们根据大纲把整体论文初稿完成之后，我们就可以召唤「论文改写」助手对论文进行多次修改和润色，确保论文内容的准确性、逻辑性和条理性。
继续拿引言片段来举例，个性化学习工具的必要性这段话太口语化了，我们可以通过prompt进行优化：
"""
个性化学习是指根据每个学生的独特需求、兴趣和能力来定制教育内容和教学方法。在多元化和全球化的教育背景下，个性化学习工具显得尤为重要。
这些工具能够适应不同学生的学习节奏，提供适合其认知水平的教育资源，从而提高学习效率和成果。然而，个性化学习工具的设计和实施面临着技术、伦理和实践等多方面的挑战。
"""
请帮我润色这段话，让它描述更准确、包括人工智能内容，更符合选题，更具有学术性。
对于不满意的部分我们可以分布优化修改、润色，增强学术专业性！毕竟，Kimi+可是一个24小时不知疲累的超级助手！
同样的，对于其中查重率过高的语句，我们还可以让它一键降重，prompt「"""待降重语句""" + 请帮我改写这段话，降低其查重率」
可以看到Kimi+不仅帮我们把语句进行降重处理，更把改写技巧直接教给你，妥妥的“授人以渔”！
如果我们不仅想往国内投稿，更想在国外期刊上进行投稿，但受限于英文水平参差不齐，急需一个翻译专家帮我们把论文内容翻译成英文版，这时候Kimi+ 的「翻译通」就派上用场，中英文互译，必备神器！
继续拿修改后的引言部分举例，直接让它把内容进行中转英，丝滑无比~如果遇到长文本的情况下，输入“继续”让它接着干即可。
到这里，Kimi+论文的整套工作流就跑完了，它们都在一个对话框中完成，有了Kimi+的这一套论文搭子们，妈妈再也不用担心我的论文了！小伙伴们可以多尝试~
当然我们也要注意过度依赖AI可能导致个人创造力和批判性思维能力的下降，可能会违反学术诚信原则，在写论文的过程中我们一定要以“我”为主，AI只是我们的工具哦~
在全民自媒体时代，每个人都有成为博主的机会，每个人都能表达十分钟~
但大部分人受限于自身创作和表达力，经常卡在第一步。今天 Kimi+辅助写作中的「小红书爆款生成器」，专门解决用户痛点，生成各类文案。
接下来给大家演示带货博主和旅行博主是如何养成~
这次最惊喜的就是官方推荐的「什么值得买」Kimi+，直接调用什么值得买的官方数据，进行后续推荐，解锁了大模型与传统门户网站合作的新思路，那么如何做一个带货博主呢？
比如我们想推荐2024年最受欢迎的智能耳机，直接 @什么值得买助手，Prompt：「我预算在8000以下，推荐一些2024年适合学生党的笔记本」，可以看到直接推荐了四款笔记本供选择。
之后在这四款推荐上，直接@小红书爆款生成器生成一篇小红书?推文，纵向丝滑。Prompt：「根据上述资料，写一篇2024推荐学生党的笔记本的小红书文案，突出AI能力」
首图建议，爆款关键词都给出了相应的建议~简单实用，带货博主今天就出道！
通过旅行规划师结合小红书爆款，一键生成旅行博主文案！
直接 @旅行规划师，说明我们的诉求： Prompt：「我打算和爱人一起去川西自驾游8天，预算在1万以内，要求不错过任何好看的风景，请帮我制定好攻略」。
接下来老规矩，直接@小红书爆款生成器生成一篇小红书?推文，纵向丝滑。Prompt：「基于上述旅行建议，直接生成一篇川西自驾游攻略文案」
关于多Agent之间的配合，以及工作流场景还有很多很多！期待以后Kimi推出更多的Kimi+，解锁更多场景！
小伙伴们可以根据实际需求任意组合搭配，说不定能碰撞?出什么精彩的火花呢~
通过对于Kimi+的深度评测使用下来，感受到了Kimi的诚意满满，极简化的操作页面，一目了然的功能介绍，工作流的更多解锁，对于用户使用体验都上升了一个台阶！
在目前国内其他大模型玩家更多的是面向B端，着重于B端发力，而要登月的Kimi在产品定位上则一直坚持走C端路线，本次推出的Kimi+智能体也是为Kimi的用户们提供了更多拿来即用的工具，降低用户使用门槛，由此可以看出月之暗面在产品方向上的坚持。
同样Kimi也不可能无限烧钱，终究还是要考虑盈利问题，目前我们已经看到最新的Kimi在不得罪习惯免费用户的基础上实现商业化的可能，就是“打赏机制”的出现——重新定义了付费模式，谁说订阅制只能包月包季包年呢？为何不换一种思路和想法，优先使用权思路是很棒的，最大程度避免侵害免费用户权益。
Kimi最初通过长上下文的能力出圈，但现在其他玩家也看到了长文本的潜力，纷纷下场入局开卷，各种500万字、1000万字破笋而出，Kimi能否依赖庞大的用户群体携Kimi+破局而出，我们心怀期待~
AI Agent让所有界面回归到自然语言，我们只要懂得事情的本质，然后会说话就行。
它负责把我们的意思翻译成各个应用能理解的语言，你无须知道那些应用都是什么...
AI Agent把我们从“界面”背后解放了出来。
我们去年常说大模型就是什么都懂点的985学霸大学生，那么Agent就是我们身边极为靠谱、能完成任务的精英助理。
即使现在Kimi+的数量还不够，但让我们看到了更多可能性。
期待Kimi+面向大众进行公测，人人贡献，人人都能有属于自己的精英助理，那将是一个
“千帆竞发”
“百家齐鸣”
的AI盛世。
满怀憧憬，
期待它的到来。
53AI，企业落地应用大模型首选服务商
产品：大模型应用平台+智能体定制开发+落地咨询服务
承诺：先做场景POC验证，看到效果再签署服务协议。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业
2024-05-28
2024-04-26
2024-08-21
2024-04-11
2024-07-09
2024-08-13
2024-07-18
2024-10-25
2024-07-01
2024-06-17
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