一、前言
Kimi 智能助手
AI 智能聊天对话 问答助手 智能搜索 高效阅读 辅助创作
如果说目前最强大的AI文字大模型是谁，答案毫无疑问是ChatGPT4.0。但如果要问最近最火的大模型是谁，必属国产Kimi。Kimi作为一款完全免费的AI对话工具，拥有高达200万个汉字的长文本输入窗口，再加上其强大的聊天记忆功能，能够保持信息的完整性和连贯性，这使得Kimi一经发布就迅速火爆出圈。
【Kimi功能亮点】
1. 智能搜索：搜索实时信息，迅速整合，给出详尽回答，并提供搜集到的信息来源，让对话兼具丰富性和准确性。
2\. 高效阅读：长文快速摘要，打破语言壁垒，帮你精准理解文献书籍、长篇报告、复杂合同、网页长文，提供深入洞察和分析。
3\. 专业解读文件：无论是金融分析、法律咨询还是市场调研，Kimi 都能以专业水准提供支持。超长文档、多个文件，都可以快速摘要、翻译、答疑，支持上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 文件和图片。
4\. 整理资料：无论是堆积如山的发票，还是复杂冗长的会议记录，Kimi 都能智能识别整理，自动提取关键点，让资料整理不再繁琐，信息一目了然。
5\. 辅助创作：根据你提供的网页链接、文件、指令，Kimi 可以帮助你梳理大纲、续写文章、创作文案、写作周报、撰写方案，成为你的内容创作手脚架，提供无限灵感。
6\. 编程助手：Kimi 可以帮你快速阅读 API 文档，定位所需信息，还可以根据你的需求生成代码、快速 Debug，覆盖 Python、C++、Java 等多种编程语言。
【Kimi适用人群】
1. 学术科研人群：快速阅读并深入理解大量文献，用母语掌握文献的精髓，解释复杂学术概念，分析研究结果，撰写论文，回应审稿人的建议。
2. 互联网从业者：高效搜集信息，辅助竞品分析、运营策划等方案撰写，并提供洞察。
3. 程序员：辅助编程、问题解答、代码注释、API 文档阅读，支持 Python、C++、Java 等多种编程语言，帮助你学习编程、解决技术问题。
4. 自媒体与内容创作者：学习特定公众号、文件、网页链接的风格，辅助创作；快速搜集创作所需信息，提供丰富的资料与灵感。
5. 法律从业人员：高效处理大量案件资料、整理证据、梳理法律政策，协助你撰写法律文书和报告，提升工作效率。
二、Kimi功能分析
今天和大家聊一聊Kimi的使用场景，深度分析一下Kimi能够在哪些方面提高我们学习、工作、生活的效率，以下操作均为网页版演示，如有需要也可以在各大应用商店下载“Kimi智能助手”进行体验或者在微信上搜索“Kimi智能助手”
打开Kimi
首先，打开Kimi
官网入口为
问答对话
“问答”是AI助手的看家本领，我们来看看Kimi表现如何，目前来看回答效果还不错，接下来问一些智商型话题：
可以看到Kimi整体的理解能力还是比较强的，对于生活中的实际问题的理解和回答都比较出色。
智能搜索
Kimi能够访问互联网，结合搜索结果为用户提供更加全面的答案，所以接下来问一个问题“联网搜索阿米巴原理并告诉此原理的核心要点”
此处一共联网搜索了10篇资料，并且对知乎、脉脉、MBA智库咨询、阿米巴书单、稻盛和夫官方网站等网站均进行了检索，所以联网搜索的能力和渠道还是很Ok的！整体的回答效果也比较准确！
高效阅读
Kimi可以阅读用户上传的各种格式文件，包括TXT、PDF、Word文档、PPT幻灯片、Excel电子表格甚至是网页链接。
我们让Kimi阅读一份PDF文档：
高效阅读：从此我们再也不用花费很多时间去阅读了，甚至你还可以对这篇文档的内容进行提问：
整理资料
在日常工作中，整理各种资料往往是一项耗时而繁琐的任务。在处理大量文档和资料时，Kimi 的智能识别整理功能为我们提供了一个高效的解决方案。能够有效减少人工整理的重复性工作。
图片内容无法支持直接复制粘贴，因此类似整理图片信息的工作，需要人工提取并仔细校对，费时费力。有了Kimi，我们就只需要进行简单校对就可以了，再也不用浪费很多时间在打字和排版上啦！
三、其他功能
Kimi也可以添加常用语，快速调用常用语，这样在使用的过程中也方便很多！
Kimi还嵌入了Kimi+，可以点击网页端侧边栏或者是输入@来调用，里面内置了一些提高办公效率、辅助写作的AI工具，大家也可以积极尝试，开发新功能。
写在最后
总结：Kimi功能十分强大，期待大家一起探索，同时后期也会深度解析Kimi的其他用法。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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