月之暗面Kimi智能助手 ने नई पीढ़ी के गणितीय तर्क मॉडल k0-math की घोषणा की। k0-math मॉडल ने कई गणितीय मानक क्षमता परीक्षणों में उत्कृष्ट प्रदर्शन किया है, और इसके अंक मध्य विद्यालय प्रवेश परीक्षा, उच्च विद्यालय प्रवेश परीक्षा, स्नातक परीक्षा और प्रारंभिक प्रतियोगिता प्रश्नों वाले MATH सहित चार गणितीय मानक परीक्षणों में OpenAI के o1 श्रृंखला के o1-mini और o1-preview मॉडलों को पार किया है।
विशेष रूप से MATH परीक्षण में, k0-math मॉडल ने 93.8 अंक प्राप्त किए, जो o1 पूर्ण संस्करण के 94.8 अंक के बाद का स्थान है। हालांकि, प्रतियोगिता स्तर के OMNI-MATH और AIME मानक परीक्षणों में, k0-math के पहले मॉडल ने क्रमशः o1-mini के उच्चतम स्कोर के 90% और 83% का प्रदर्शन किया, लेकिन कंपनी लगातार सुधार करने की योजना बना रही है ताकि कठिन प्रश्नों के समाधान की क्षमता को बढ़ाया जा सके।
k0-math मॉडल ने पूरी तरह से नए सशक्तीकरण सीखने और विचार श्रृंखला तर्क तकनीक का उपयोग किया है, जो मानव मस्तिष्क के विचार और आत्म-परावर्तन प्रक्रिया का अनुकरण करके गणितीय कठिनाइयों को हल करने की क्षमता में काफी वृद्धि करता है।
इस मॉडल में समस्या हल करते समय अधिक समय तर्क करने में खर्च किया जाता है, जिसमें विचार करना और योजना बनाना शामिल है, और आवश्यकता पड़ने पर यह स्वयं अपने समाधान के विचार को परावर्तित और सुधारता है, ताकि उत्तर देने की सफलता दर बढ़ सके।
हालांकि k0-math मॉडल अधिकांश कठिन गणितीय प्रश्नों के उत्तर देने में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, वर्तमान संस्करण LaTeX प्रारूप में वर्णन करने में कठिन ज्यामितीय आकृतियों के प्रश्नों का उत्तर नहीं दे सकता है, और बहुत सरल गणितीय प्रश्नों पर अधिक विचार कर सकता है, साथ ही उच्च विद्यालय परीक्षा के कठिन प्रश्नों और IMO प्रश्नों में भी गलती करने की एक निश्चित संभावना है।
