AI có thể trả lời câu hỏi, nhưng liệu có thực sự “suy nghĩ” được không?
Người thường xuyên sử dụng sản phẩm tìm kiếm AI sẽ nhận thấy các sản phẩm này thường “trục trặc” khi đối mặt với những vấn đề phức tạp——chúng có thể bắt chước văn phong Shakespeare, giải toán, nhưng lại có thể bó tay trước những khó khăn trong cuộc sống hằng ngày.
Điều này giống như một mọt sách uyên bác nhưng cứng nhắc, có kiến thức phong phú mà thiếu khả năng tư duy linh hoạt. Rõ ràng, chỉ biến tìm kiếm AI thành một “công cụ tìm kiếm biết nói” thì còn lâu mới đủ.
Vậy, làm thế nào để một mô hình lớn có trí tuệ cao hơn, khả năng suy luận mạnh hơn và biết suy nghĩ sâu giải quyết các vấn đề thực tế của người dùng thông thường, thay vì chỉ làm bài thi Olympic?
Moonshot AI gần đây đã đưa ra một thử nghiệm của mình：họ vừa ra mắt phiên bản Kimi Khám phá nhằm chinh phục việc tìm kiếm cho các câu hỏi phức tạp. Điều thú vị là phiên bản Kimi Khám phá không nhấn mạnh việc theo đuổi năng lực nghiên cứu khoa học tiên tiến, chuyên sâu, mà tập trung cải thiện trải nghiệm trong các tình huống sử dụng hằng ngày, cố gắng tìm điểm cân bằng giữa người dùng phổ thông và AI “cao cấp”.
Nghe nói, Kimi bản khám phá đã học được cách phân tách vấn đề phức tạp như con người, thông qua việc tự lập kế hoạch giải đáp rồi thực hiện từng bước, tự tìm kiếm vét cạn trên quy mô lớn và tức thời suy xét lại kết quả tìm kiếm, cuối cùng giúp người dùng tìm được câu trả lời đầy đủ và chính xác hơn.
Hiệu quả sử dụng cụ thể ra sao, Silicon Star cũng đã trải nghiệm ngay khi có thể.
Khi mô hình lớn bắt đầu suy nghĩ như con người
Kimi phiên bản Khám phá hiện đã được triển khai cho tất cả người dùng, cách sử dụng rất đơn giản, không cần chuyển đổi mô hình; nút bật nằm ngay dưới cùng khung hội thoại của Kimi, chỉ cần bật công tắc “Phiên bản Khám phá” là có thể bắt đầu sử dụng.
So sánh lợi nhuận đầu tư
Diễn biến lên xuống như tàu lượn của thị trường cổ phiếu A gần đây khiến các nhà đầu tư được trải nghiệm cảm giác kích thích đến mức “tim đập quá nhanh”——hôm qua còn reo hò vì giá tăng vọt, hôm nay đã đấm ngực giậm chân vì giá lao dốc. Trước tiên, hãy để phiên bản khám phá Kimi so sánh lợi nhuận của hai phương án đầu tư：Nếu tôi mua cổ phiếu BYD vào lúc mở cửa ngày giao dịch đầu tiên sau Tết Nguyên đán năm nay, hãy so sánh với việc đầu tư vàng tại Sở Giao dịch Vàng Thượng Hải trong cùng khoảng thời gian, tính đến khi kết thúc ngày giao dịch cuối cùng của tháng 9. Phương án nào có lợi nhuận cao hơn？Hãy lập bảng
Câu hỏi trên thực ra bao gồm ít nhất ba câu hỏi nhỏ; nếu dùng cách truyền thống, cần tìm kiếm và thao tác thủ công nhiều lần. Có thể thấy quá trình suy nghĩ của Kimi: công cụ này lần lượt tra giá cổ phiếu BYD, giá vàng, cuối cùng tạo bảng so sánh để đưa ra câu trả lời.
Câu hỏi phỏng vấn kinh điển của McKinsey
Vì Kimi phiên bản Khám phá nhấn mạnh khả năng tìm kiếm có suy luận, chúng ta hãy thử tiếp các câu hỏi phỏng vấn tư vấn đòi hỏi khả năng suy luận logic cao hơn.
Loại câu hỏi này thường đòi hỏi tư duy có cấu trúc cao, như phân tách vấn đề, xây dựng cây logic, v.v. Hơn nữa, thường cần suy luận theo thời gian thực và kiểm định giả thuyết dựa trên thông tin đã cho；LLM truyền thống chủ yếu dựa vào dữ liệu tiền huấn luyện nên khó linh hoạt phân tích tức thời như con người.
Hỏi：Nếu tất cả đàn piano đều được lên dây định kỳ, hãy ước tính Bắc Kinh cần bao nhiêu thợ lên dây đàn piano làm việc toàn thời gian
Có thể thấy Kimi xử lý được các bài toán suy luận logic có nhiều biến số và giả định, phân tích từng bước, từng tầng, dùng phương pháp ước tính Fermi (chia nhỏ vấn đề, tính hợp lý của giả định, ước tính bậc độ lớn của kết quả) để ước tính. Logic phân rã là: số đàn piano*số lần lên dây mỗi năm*thời gian lên dây=tổng thời gian lên dây mỗi năm. Sau khi đưa ra kết luận, Kimi còn cung cấp hai thông tin liên quan để bổ sung.
Trong quá trình này, Kimi kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau thông qua tìm kiếm, rồi tiến hành phân tích tổng hợp, tương tự quá trình suy nghĩ nhiều bước và tự suy xét sau khi người dùng nhập câu hỏi.
Câu hỏi trên có lẽ quá phổ biến, hãy thử một câu không có trong “ngân hàng đề”: Nếu muốn dùng điện gió thay thế hoàn toàn sản lượng điện than của Trung Quốc năm 2023, cần xây dựng bao nhiêu tua-bin gió？Diện tích chiếm đất của những tua-bin gió này tương đương bao nhiêu thành phố Thượng Hải？
Sau khi trích xuất thông tin then chốt, tính toán từng bước và suy luận rõ ràng, Kimi đã đưa ra đáp án rất hiệu quả.
Dùng chế độ Pro trả phí của Perplexity để so sánh, sau một hồi tính toán, Perplexity đã đưa ra một đáp án khá vô lý. Sau khi kiểm tra, phát hiện Perplexity có vấn đề rõ rệt ở bước ước tính số lượng tua-bin gió và diện tích chiếm đất.
Thử thả trí tưởng tượng
Hãy hỏi thêm một câu kích thích trí tưởng tượng hơn：Hãy ước tính nếu dùng công nghệ in 3D để tái dựng toàn bộ Đấu trường La Mã thì cần bao nhiêu vật liệu？Mất bao lâu？Chi phí khoảng bao nhiêu？So với phương pháp xây dựng ban đầu thì có ưu điểm và nhược điểm gì？
Trước tiên, Kimi tìm kiếm thông tin để thu thập dữ liệu liên quan và chia nhỏ vấn đề, chẳng hạn tính toán vật liệu, thời gian và chi phí cần thiết để in 3D Đấu trường La Mã. Tiếp đó, dựa trên những dữ liệu này, nó ước tính và phân tích, lần lượt trả lời từng câu hỏi, đồng thời so sánh ưu nhược điểm của in 3D và phương pháp xây dựng truyền thống, cuối cùng đưa ra giải pháp đầy đủ và rõ ràng. Chúng ta có thể thấy toàn bộ quá trình suy nghĩ từ thu thập thông tin, xử lý dữ liệu đến suy luận logic và đưa ra đề xuất.
Có vẻ lần sau khi cạn ý tưởng, tôi có thể nhờ Kimi giúp rồi.
Chúng ta tiếp tục kiểm tra giới hạn năng lực của Kimi phiên bản Khám phá trong việc thu thập thông tin, xử lý dữ liệu và xử lý tác vụ phức tạp.
Đầu tiên là nhiệm vụ liên quan đến xử lý lượng lớn dữ liệu, hỏi：Trong tháng 9 năm 2024, những công ty niêm yết cổ phiếu hạng A nào từng tăng kịch trần, hãy lập bảng theo thứ tự thời gian và phân tích nguyên nhân tăng kịch trần.
Để trả lời đúng câu hỏi về thị trường chứng khoán này, Kimi bản khám phá cần có khả năng truy cập và xử lý dữ liệu thời gian thực, tổng hợp và hệ thống hóa thông tin, cũng như hiểu kiến thức trong lĩnh vực tài chính.
Đặc biệt, câu hỏi này liên quan đến lượng lớn thông tin về các công ty và nguyên nhân cổ phiếu tăng kịch trần, qua đó chúng ta thấy được khả năng xử lý thông tin hàng loạt và tự động hóa của Kimi phiên bản Khám phá：có thể đọc nhiều trang web cùng lúc, nhanh chóng thu thập, sàng lọc, tổng hợp nguyên nhân cổ phiếu của nhiều công ty tăng kịch trần và tạo báo cáo có hệ thống.
Trước cùng một câu hỏi, Perplexity đã gặp vấn đề thông tin không đầy đủ ngay ở bước đầu tiên。
Thêm một nhiệm vụ phức tạp liên quan đến thông tin doanh nghiệp và địa lý mới nhất: Trong danh sách 50 doanh nghiệp công nghệ hàng đầu Trung Quốc năm 2024 của Fortune, những công ty nào có trụ sở tại Bắc Kinh？
Sau khi câu hỏi được đưa ra, Kimi nhanh chóng truy xuất thông tin liên quan từ 232 trang web, bao gồm danh sách 50 doanh nghiệp công nghệ hàng đầu Trung Quốc năm 2024 của 《Fortune》 được nhắc đến trong câu hỏi và thông tin trụ sở, sau đó phân loại, sắp xếp địa điểm đặt trụ sở của các công ty tìm được và trình bày trực quan cho người dùng.
Điều đáng nói là sau khi đưa ra câu trả lời, Kimi còn có phần “bổ sung sau khi suy ngẫm”, với câu hỏi cụ thể này, có thể thấy Kimi đã một lần “rà soát và bổ sung những chỗ còn thiếu” trong câu trả lời của mình, bổ sung Lenovo và Xiaomi。
Đây cũng là một đặc điểm của phiên bản Kimi Khám phá. Sau khi cung cấp đáp án, KImi sẽ tiếp tục thông qua phần “bổ sung sau khi suy ngẫm” để hướng người dùng suy nghĩ hoặc bổ sung thông tin, từ đó có được câu trả lời đầy đủ và sâu sắc hơn. Nhưng kiểu suy ngẫm này không được kích hoạt với mọi câu hỏi, có thể là để tránh mở rộng không cần thiết.
Ngoài tài chính và lịch sử, hãy cùng xem liệu Kimi bản khám phá có thể hiểu được sự phức tạp của tiến trình phát triển công nghệ hay không：Truy lại lịch sử phát triển của ba công nghệ then chốt được dùng trong iPhone：màn hình cảm ứng điện dung, pin lithium polymer và CPU điện thoại. Nguồn gốc của các công nghệ này có thể truy về thời điểm nào? Mỗi công nghệ đã trải qua những đột phá kỹ thuật then chốt nào để cuối cùng làm nên iPhone ?
Kimi phiên bản Khám phá vẫn phân tách từng bước theo trình tự logic rõ ràng, bao quát toàn bộ quá trình từ nguồn gốc công nghệ, những đột phá then chốt đến ứng dụng hiện đại, cung cấp bối cảnh và suy luận tương đối toàn diện, cung cấp toàn diện, khiến tôi cảm thấy chỉ cần bảo Kimi mở rộng và viết tiếp một chút là có ngay một bài phân tích.
Thêm nhiều cách dùng sáng tạo
Phiên bản Khám phá của Kimi đã tăng cường khả năng xử lý vấn đề phức tạp, giúp Kimi hiểu câu hỏi của người dùng, phân tích và suy luận ở nhiều cấp độ, đồng thời mang đến nhiều cách ứng dụng Kimi hơn trong cuộc sống thực tế.
Nhờ Kimi tìm phim giúp bạn：Có một bộ phim hoạt hình Nhật Bản kể về một nữ sinh trung học sống ở thị trấn ven biển. Cô bị khiếm thính và đeo máy trợ thính. Trong phim có nhiều cảnh về ngôn ngữ ký hiệu. Nam chính là bạn học của cô, bắt đầu học ngôn ngữ ký hiệu để giao tiếp với cô. Phim có phong cách ấm áp, tinh tế, đề cập khá nhiều đến tuổi trẻ và sự trưởng thành. Đó là bộ phim nào？
Nhờ Kimi giúp bạn lên lịch trình du lịch：Hãy giúp tôi tra cứu thời gian xếp hàng trung bình của từng trò chơi tại Shanghai Disney vào các khung giờ khác nhau trong ngày trong tháng 10, rồi lập thành bảng. Sau đó dựa vào đó thiết kế một lộ trình vui chơi tốn ít thời gian xếp hàng nhất
Để Kimi giúp bạn so sánh mua cà phê ở quán VS tự pha cà phê：Giả sử mỗi ngày bạn mua một cốc cà phê ở quán hết 30 nhân dân tệ, còn chi phí tự pha mỗi ngày là 5 nhân dân tệ, nhưng trước tiên bạn cần mua một máy pha cà phê giá 1500 nhân dân tệ, mỗi tháng còn phải chi 100 nhân dân tệ mua hạt cà phê, và tự pha cà phê tốn 10 phút mỗi ngày. Hãy tính sau một tháng（30 ngày）, tổng chi phí của việc mua cà phê ở quán và tự pha cà phê lần lượt là bao nhiêu？Đồng thời suy tính sau bao lâu thì chi phí tích lũy của việc tự pha cà phê sẽ thấp hơn chi phí mua cà phê ở quán hằng ngày？Ngoài ra, nếu tính cả chi phí thời gian（giả sử thời gian của bạn có giá trị 50 nhân dân tệ mỗi giờ）, cách nào cuối cùng sẽ tiết kiệm hơn？
Lời kết
Nếu khả năng xử lý văn bản dài đem lại cho Kimi “trí nhớ” tốt hơn, thì khả năng “suy luận” rõ ràng đã nâng cao trí tuệ của Kimi. Bằng cách mô phỏng năng lực suy luận và tư duy của con người, Kimi phân tách các vấn đề phức tạp để giải quyết từng bước; trong quá trình thực hiện còn có thể gọi các công cụ như mã lập trình, tìm kiếm, và cuối cùng có thể tự xem xét lại và sửa chữa như con người.
Rõ ràng, lần này phiên bản khám phá của Kimi không định tạo ra một o1. Tư duy nền tảng của họ có thể tương tự nhau, nhưng ở cấp độ người dùng, phiên bản khám phá của Kimi vẫn chủ yếu hướng tới nhóm người dùng đông đảo của mình: người lao động tri thức và sinh viên đại học. Thông qua tìm kiếm để giải quyết những vấn đề trong các tình huống hằng ngày của người dùng mà trước đây rất khó giải quyết bằng mô hình ngôn ngữ lớn.
Nếu nói o1 là mô hình chuyên biệt dành cho nghiên cứu khoa học và người dùng trình độ cao, thì phiên bản khám phá Kimi hiện nay giống một công cụ tìm kiếm và nghiên cứu dành cho đông đảo người dùng hơn.
Những đổi mới công nghệ thực sự thay đổi thế giới thường bắt đầu từ việc giải quyết các vấn đề thường ngày. Việc mô phỏng quá trình suy luận và tư duy của con người, kết hợp với khả năng tìm kiếm vét cạn trên quy mô lớn cùng đặc tính liên tục suy xét lại và lặp cải tiến kết quả tìm kiếm, quả thực đã mang đến cho Kimi một dạng “siêu năng lực”; khi dùng Kimi tìm câu trả lời, người dùng trải nghiệm được hiệu suất và độ chính xác chưa từng có.
Ngoài ra, nghe nói “tìm kiếm chuyên sâu” chỉ là bước đầu, phiên bản Khám phá của Kimi sẽ còn được cập nhật thêm những khả năng mới khác.
Trong lúc tiếp tục mong đợi, mọi người có thể bắt đầu dùng phiên bản khám phá của Kimi trước.
