对话月之暗面杨植麟：对Scaling Law乐观，预训练还有提升空间

主要观点总结

界面新闻进行了对月之暗面创始人杨植麟的采访，讨论了Kimi产品的未来发展及其背后的技术挑战和策略。Kimi发布了新一代数学推理模型k0-math，探索版在搜索体验上也加入了强化学习技术提升。杨植麟讨论了行业内的关键议题，包括预训练模型的发展、强化学习的应用、多模态模型等问题，并分享了关于Kimi未来的规划和挑战。

关键观点总结

关键观点1: Kimi发布新一代数学推理模型k0-math，并在数学基准测试中表现优异。

k0-math模型在中考、高考、考研以及MATH等数学基准测试中表现超过OpenAI的o1系列模型。此外，Kimi探索版在搜索体验上加入了强化学习技术，提升了推理能力。

关键观点2: 杨植麟探讨了行业内的关键议题，包括预训练模型的发展、强化学习与预训练的结合等。

杨植麟认为预训练仍有提升空间，并强调强化学习的重要性。他提到目前的技术成熟度和水平仍是关键挑战，公司将继续在强化学习上做出努力。

关键观点3: Kimi的核心任务是提升留存和用户满意度。

杨植麟表示Kimi的最核心任务是提升留存和用户满意度。他提到这与技术水平和技术成熟度正相关，是评价产品成功与否的重要指标。

关键观点4: 杨植麟对AI技术的未来趋势进行了预测和展望。

杨植麟认为未来AI技术的发展将更加注重思考和交互能力，特别是在数学场景中的应用。他认为强化学习将在未来的AI技术中发挥重要作用，同时预训练模型仍有提升空间。

关键观点5: 杨植麟强调了业务聚焦和人才管理的重要性。

他提到公司主动选择做业务的减法，聚焦核心业务，保持人数最少且保持卡和人的比例最高。他认为这是保持竞争优势的关键。

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图片来源：记者 界面新闻记者 | 伍洋宇 界面新闻编辑 | 文姝琪 在月之暗面北京总部会议室，今年刚刚31岁的杨植麟正在摆弄他的笔记本。在下个会议开始之前，这位繁忙的创始人要抽出一个小时，为公司完成一些输出，并回应一些疑问。 他全程神色轻松，能在时不时的玩笑中笑出来。这一个小时没有回应任何行业和产品以外的问题，但好像又充分展现了态度。 在公司卷入风波一周后，这是一场突然且罕见的产品发布会，传递的信号言简意赅：公司的重心仍然在模型研发和产品推进上。 11月16日，在Kimi Chat全量开放一周年之际，Kimi发布新一代数学推理模型k0-math，数学能力对标OpenAI o1系列。  在中考、高考、考研以及包含入门竞赛题的MATH等4个数学基准测试中，k0-math初代模型成绩超过o1-mini和o1-preview模型。在两个难度更大的数学题库OMNI-MATH和AIME基 ………………………………