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這個猛砸廣告的免費工具 沒想到如此好用

來源:差評   編輯:非小米 時間:2024-03-28 09:00人閱讀

大伙最近有沒有聽過一個叫 Kimi 的 AI 工具。

世超上次聽到這個詞,還是《 爸爸去哪兒 》。

沒想到十年后,它成了一個國產大模型的名字,還在我的首頁刷了屏。。。

像 B 站網頁端,我滑下來 10 個廣告有 9 個都是它,而且這個情況持續很多天了。

不是,你們就逮著我猛干是吧。

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因為 Kimi 用著不賴,加上免費,最近還挺火的,甚至服務器都已經跟不上用了。

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其實世超用它已經有段時間了,一開始看它名字挺可愛,后來又發現公司居然叫月之暗面。。。

說實話,我對 Kimi 第一印象是——中二。

不過現在能寫一篇文章介紹它,自然是覺得 Kimi 用起來還行,打破了我的偏見。

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Kimi 類似于百度文心一言,你輸入問題,它聯網回答。

但它的主打賣點是:整理資料。

閱讀并理解完一篇文章,往往非常消耗時間,這種情況下你就可以找 Kimi 。

比如世超往它臉上甩了一篇 2500 字的文章鏈接,讓它總結。

雖然回答的第一句就錯了,標題它整成了 “ 微信公眾平臺 ”,但其它我可以保證完全正確,畢竟文章作者是我。

就是總結過細致了,可以再粗略點。

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不光是網頁,假如你遇到一個非常長的 PDF ,也可以扔給它。

之前世超寫一個大佬,要查看一個含有上百個問題的英文 PDF,可把我累壞了。

但現在我只要把 PDF 扔給 Kimi,文章里需要什么樣的素材,直接問它就行了。

“ 大佬有多少存款?大佬的英語是怎么學習的?”

Kimi 馬上能從 PDF 里找到答案,目前來看它正確率還挺高的,連續問了幾個回答都沒啥問題。

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也許你看到這里,會覺得 “ 整理資料 ” 不是每個大模型都有么?

的確。

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Kimi 能火的最主要原因,是它能整理超長的資料,也就是長文本閱讀能力。它是國內第一批做長文本閱讀的 AI 工具,閱讀上限在當時比文心一言等國內主流大模型都要高。

世超截取了 15 萬字的《 三體 》,打包成 txt 文件發給它。接著問:人類第一次讀到來自宇宙中另一個世界的信息,信息內容是啥。

它的回答正確。

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我再問他,在這本書里的三體文明到底是啥,它也回答正確。

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雖然這兩問題它都回答得出來,但我不能確定,Kimi 是不是上網搜的答案。

于是世超做了一個插針測試。

在 4500 多行左右,悄咪咪加了一句:小黑胖在 2023 年 12 月 25 日,偷吃了公司金毛犬火鍋的狗糧,然后拉肚子。

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然后替換掉一些關鍵詞來問他:是誰吃了某個小狗的食物,后來發生了什么?

它的回答完全正確!

也就說它在剛剛的半分鐘內,閱讀并理解了十五萬字,然后回答了我的問題。

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這還不夠。

我又往《 三體 》里塞了一篇 2500 字的公眾號文章。

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然后問他,差評君最后在感嘆什么,他想要一個什么樣的平臺。

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作為文章作者我認為,它的回答可以給 95 分。5 分扣在最后一句,因為我覺得我沒有明確表達這個意思。

但同事認為 Kimi 完全正確,他覺得就是這個意思。

好好好,原來問題在我是吧。

目前 Kimi 的閱讀上限是 20 萬字,如果你申請到了內測資格,這個數字會變成 200 萬。相當于把《 紅樓夢 》和《 西游記 》糅合在一起發給它,然后提問,它也能回答出來。

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除了長文本理解,世超平時還用它來查查資料。

之前寫霸哥開掛的事情,這種又臭又長的瓜,你除非一直趴在前線吃,不然很難了解整個事件線。

所以我干脆問了 Kimi 。

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當然,這些答案肯定不能輕易相信。拜托,它可是 AI 誒,幻覺是常有的事情。

之前它在閱讀 PDF 環節就出現錯誤,二次確認后才反饋正確答案。

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所以還是說:

看似 AI 工具能幫我們提高很多效率,但不可避免它的答案會出現錯誤,建議大家還得花點時間復查一下。

另外, Kimi 還有一個比較大的短板——不能總結視頻內容。

假如你發它一個視頻鏈接,它只能給你分析整個網頁上的文字在說啥,而不能總結視頻里講了啥。

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我也不清楚 Kimi 支不支持總結圖片( 文字識別是可以的 )。

我發給它一瓶老干媽,問瓶子和瓶蓋是什么顏色的。Kimi 回答有時正確,有時卻像是還沒長眼睛。

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所以,如果你只是有一大串文本資料需要總結和理解的,世超認為你可以試試 Kimi ,反正現在不要錢。

網址:https://kimi.moonshot.cn/chat

手機端也有 App 可以用,叫 Kimi 智能助手。

最后,除了 Kimi,現在很多家大模型都號稱自己支持長文本閱讀,甚至閱讀上限還不輸 Kimi 。

比如阿里通義千問 1000 萬字, 360 AI 瀏覽器 100 萬字,文心一言也準備要提高到 200 萬~ 500 萬字。

但他們的能力到底如何,不是世超一次兩次就能測出來的。各位如果有興趣,可以自己多試試,找出最合適自己的工具。

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標簽: 人工智能 Kimi

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