Kimi：作为一款超长文本AI工具，我是怎么用它来卷论文的？_kimi降重

作者：知新_RL | 2024-05-19 18:32:37

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kimi降重

我是娜姐 @迪娜学姐，一个SCI医学期刊编辑，探索用AI工具提效论文写作和发表。

Kimi作为一款国产AI工具，最近很火。起因是它的200万字超长上下文开始开放内测了。不过也要吐槽一下，自从Kimi火了之后，服务器超负荷了，动不动就“Kimi累了”来个罢工。内测开放也遥遥无期，不知道啥时候能排上。

Kimi正式上线的时间是2023年10月，这个国产的AI大模型背后的公司叫月之暗面（Moonshot AI）,公司的创始人，90后的杨植麟和核心团队成员参与了Google Gemini、Google Bard、盘古NLP等多个大模型的开发，可以说阵容还是很强大的。

Kimi上线之时，最突出的亮点就是支持无损上下文20万汉字。2024年3月，Kimi宣称已经将上下文扩展到200万汉字。按照AI领域的计算标准，200万汉字的长度大约为266万token。对比全球知名大模型，长文本能力最强的谷歌gemini 1.5、Claude 3支持100万token，kimi 200万汉字上下文长度或已超越海外顶尖大模型水平。

为啥上下文长度这么重要？

因为一篇学术论文至少是3-5000字，更多的上下文就意味着更强大的分析理解能力。不论是阅读还是润色，完整的阅读整篇论文和只给一个片段，输出质量是截然不同的。比如ChatGPT，虽然有时候可以用“继续”来让它输出更多，但是“继续”多了它就会胡说八道，跑题了。所以鱼一样的记忆，啥事也干不了。

言归正传，Kimi的20万字上下文，在学术论文的阅读写作中，能怎么用呢？娜姐总结了以下5点：

1 文章内容总结分析，及长文翻译：

对于开源的OA期刊，我们可以直接提供网址，让Kimi快速帮我们解读论文精华：

长文翻译功能：
我给Kimi一篇6000字左右的论文全文，请它翻译成中文。中间“继续”了4次，它最终完整的翻译了全文，没有开小差。译文10232个字，加上原文，上下文一共1.6w字，还是很强大的。

说明一下，如果你直接上传pdf，翻译效果没有将文字粘贴在对话框效果好。我猜是pdf中的排版格式阻碍了Kimi对文章的读取。

2 提供联网搜索结果:

有时候我们想要知道某领域的最新进展，或者消息的出处，像ChatGPT这样的大模型，虽然后来有了联网功能或是Webpilot这样专门有联网功能的GPTs，但是网络搜索功能仍然不尽如人意。

我们来看看Kimi的表现如何：

如果我们用中文提问，Kimi会给出中文世界的出处，并附上链接：

如果我们想知道相关文献，可以用英文问：

最重要的是，Kimi会理解我的问题，从联网搜索到的资料中，提取相关答案，给出“关于AD最重要的结论和相关论文”，可以说理解力很不错。

3 多篇论文的分析总结，快速全面了解一个新领域:

对于某一个领域，我们想要快速了解全球学者都在做哪些方向，取得了那些进展。我们可以借助Kimi来快速总结。

上传几篇近3-5年的高质量综述，请Kimi总结分析：

Kimi一下子给我们提供了8个主流的研究方向，如果我们对某一个研究方向感兴趣，想知道更多，可以继续追问。

4 辅助实验设计，快速推进实验进展:

看了某几篇文献，深受启发，想要设计一个类似的实验，可以把你的标题和意图告诉Kimi，请它帮你设计实验。Kimi会告诉你每一个实验设计的目的、所用材料和仪器，甚至注意事项都特别专业。你照着清单准备就行。

5 辅助撰写论文:

借助它的超长上下文理解，在写毕业论文或者期刊论文的时候，我们可以提供给Kimi我们的实验设计和主要结果，让它帮我们撰写讨论部分。

以下是它的输出结果：

第一段是引言，最后一段是总结，中间的四段分别讨论了4个相关的实验结果。连参考文献都给列出来了。作为一个初稿，我觉得完成度至少有70%。

总结一下，Kimi在学术论文阅读写作中，用处还是很多的。包括长文分析总结、翻译，联网信息实时检索、多篇论文总结归纳、实验设计、论文撰写等方面。

就是最近太火，服务能力没跟上，动不动就罢工。希望公司不要在营销了，赶快解决一下超载问题。

也有人说，Kimi就是营销玩得好，其实名不副实，大模型并没有那么厉害。就娜姐使用下来的体验，国产模型里面，Kimi算是很好用的。另一方面，也反映了群众对于超长文本容纳能力的需求，放眼国内外AI大模型，就Claude 3能与之抗衡，特别是Claude 3 Opus版本，长文本输入和输出，效果非常好，理解能力也很强大。但是，能不能用的上，就各凭本事了。

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