主要观点总结
这篇文章主要介绍了大模型的现状以及升级目标，特别是数学能力的提升。文章以Kimi为例，介绍了其新推出的数学模型k0-math的优越性能，包括在各种数学基准测试中的表现，以及与OpenAI o1系列模型的对比。文章还提到了Kimi在推理、游戏数值计算等领域的应用潜力，以及其对人们学习、工作和生活可能带来的便利与惊喜。
关键观点总结
关键观点1: 大模型的现状和挑战
数据源头对模型回答的影响，以及现有模型在逻辑和数学思维方面的不足。
关键观点2: Kimi的数学模型升级
介绍了Kimi新推出的数学模型k0-math，及其在各种数学基准测试中的表现，甚至超越了一些领先的模型。
关键观点3: Kimi在数学能力提升后的应用
描述了Kimi在数学能力提升后，在推理、游戏数值计算、益智推理社区等领域的应用潜力。
关键观点4: Kimi的发展前景和期待
随着Kimi等大模型的不断发展与完善，它们将在更多领域发挥出巨大的作用，为学习、工作和生活带来更多的便利与惊喜。
文章预览
hello，果核朋友们，新的一周又开始了，又要上班了 今天这篇文章，果核再跟大家探讨一下大模型的东西。现在大模型面临一个现状就是，数据全都是网上找的，本质上大模型就还是一个总结数据的东西。数据源是什么，对回答的问题有很大影响。 在思维上，跟人还是有较大的差别，特别是数学逻辑思维，问一些逻辑上的问题，好多模型都哑火了，就像最开始问：鲁迅和周树人的关系。 虽然随着模型的更新，这类问题，基本上不会有错误了，但是你要让他做点逻辑运算的题，或者是数学题之类的，可能还是有较大的错误。 所以现在模型的升级目标就比较明确了，提升模型的思考能力，和数学思维。 就在前几天，OpenAI率先发布了自家的数学模型，打响了模型升级的号角。But，好多小伙伴是用不到的。那咋办，看看我们自家的模型，有谁升级了？
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