Kimi智能助手app是一個由月之暗面科技推出的智能聊天機器人APP，具有大容量知識庫和高度智能交互能力，可以隨時隨地與用戶進行互動，豐富聊天體驗。

Kimi智能助手功能亮點

1.智能搜索：搜索實時信息，迅速整合，給出詳盡回答，并提供搜集到的信息來源，讓對話兼具豐富性和準確性。

2.高效閱讀：長文快速摘要，打破語言壁壘，幫你精準理解文獻書籍、長篇報告、復雜合同、網頁長文，提供深入洞察和分析。

3.專業解讀文件：無論是金融分析、法律咨詢還是市場調研，Kimi都能以專業水準提供支持。超長文檔、多個文件，都可以快速摘要、翻譯、答疑，支持上傳PDF、Word、Excel、PPT、TXT文件和圖片。

4.整理資料：無論是堆積如山的發票，還是復雜冗長的會議記錄，Kimi都能智能識別整理，自動提取關鍵點，讓資料整理不再繁瑣，信息一目了然。

5.輔助創作：根據你提供的網頁鏈接、文件、指令，Kimi可以幫助你梳理大綱、續寫文章、創作文案、寫作周報、撰寫方案，成為你的內容創作手腳架，提供無限靈感。

6.編程助手：Kimi可以幫你快速閱讀API文檔，定位所需信息，還可以根據你的需求生成代碼、快速Debug。

Kimi智能助手是什么

Kimi是一個擁有超長無損記憶的AI助手，隨時為你回答問題、速讀文件、整理資料、激發靈感、輔助創作。

很高興遇見你！作為你的Al助手，我隨時可以回答問題、速讀文件、整理資料、激發靈感、輔助創作。

智能搜索

根據對話智能聯網搜索信息和資料。提供各種主題的信息，如科學、歷史、文化、技術等。

文件分析

閱讀分析TXT、PDF、Word、PPT、Excel 等文件，快速摘要、翻譯、答疑。

輔助創作

根據你提供的網址、文件、指令，幫你梳理大綱、續寫文章、創作文案、撰寫方案。

Kimi智能助手適用人群

1.學術科研人群：快速閱讀并深入理解大量文獻，用母語掌握文獻的精髓，解釋復雜學術概念，分析研究結果，撰寫論文，回應審稿人的建議。

2.互聯網從業者：高效搜集信息，輔助競品分析、運營策劃等方案撰寫，并提供洞察。

3.程序員：輔助編程、問題解答、代碼注釋、API 文檔閱讀，支持 Python、C++、Java 等多種編程語言，幫助你學習編程、解決技術問題。

4.自媒體與內容創作者：學習特定公眾號、文件、網頁鏈接的風格，輔助創作；快速搜集創作所需信息，提供豐富的資料與靈感。

5.法律從業人員：高效處理大量案件資料、整理證據、梳理法律政策，協助你撰寫法律文書和報告，提升工作效率。

Kimi智能助手優勢

智能搜索 給你更好的答案

PDF速讀 速覽要點 解讀翻譯

文案&代碼生成 激發創意 效率啟航

多端實時同步 隨時隨地 高效獲取信息

高效整理資料 整理簡歷/合同/會議紀要

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國產大模型的"超超超大杯"正式來了——

3月18日，月之暗面正式宣布，旗下的Kimi智能助手，已支持200萬字超長無損上下文，并于即日起開啟產品內測。

Kimi智能助手是月之暗面（Moonshot AI）基于自研千億參數大模型打造的對話式 AI 助手產品，在2023年10月正式發布。

而月之暗面也是國內大模型創業公司的頭部玩家，在近期剛剛宣布完成超過10億美金的新融資。

而長文本是月之暗面攻堅的技術，可以簡單理解為大模型單次可以處理的數據長度。

Kimi智能助手在2023年10月發布時，就已經支持約20萬漢字無損上下文輸入，當時已經是國內大模型將長文本這一技術拉到世界第一梯隊的的技術水準。而這次更新，也是在短短半年內，再次將長文本技術提升到另一個層次。

如今，業內普遍將將大模型看做是新時代的計算機，以計算機來進行類比：計算機依靠CPU進行計算；內存則存放了臨時計算的數據，決定其運行速度。

“如果說參數量決定了大模型支持多復雜的‘計算’，而能夠接收多少文本輸入（即長文本技術）則決定了大模型有多大的‘內存’，兩者共同決定模型的應用效果。”月之暗面創始人楊植麟此前解釋道。

簡單來說，如果大模型單詞處理的文本長度有限，那么進行多輪對話時，模型就經常會出現“忘詞”等場景，上下對話無法連貫地進行下去，這也會大大影響所應用的場景。

如今，對話窗口提升到200萬字是什么概念？這意味著，在大多數需要大量專家知識的領域，大模型都能勝任了，成為一個初級專家。

媒體溝通會現場，月之暗面就展示了一些超長無損上下文的使用場景示例。比如閱讀長達80集的《甄嬛傳》劇本，理解“甄學”。

又或者，用戶上傳幾十萬字的經典德州撲克長篇教程后，讓 Kimi 扮演德撲專家為自己提供出牌策略的指導。

再傳一份完整的近百萬字中醫診療手冊，讓Kimi針對的用戶問題給出診療建議，同樣ok

并且，隨著如今大模型廠商成立已經一年多時間，各大模型廠商在落地層面都漸漸跑出自己的方向。如月之暗面，就堅定地走To C路線，做超級應用，而長文本就成為不少C端用戶使用Kimi智能助手的原因。

比如，許多Kimi智能助手的早期用戶就直接用Kimi處理各類文件。一個場景就是簡歷——此前曾有用戶讓Kimi分析多份簡歷，讓Kimi從多維度進行分析。而在長文本提升到200萬后，一個公司 HR 可以基于業務需求，就可以快速從最近的 500 份簡歷中，讓 Kimi 快速找出有某個行業從業經歷，同時從計算機類專業畢業的求職者，更加高效地篩選和識別合適的候選人，大大提高了信息處理效率。

而在發布會后，月之暗面也透露了未來的一些規劃。

當前，月之暗面的團隊為80人左右，團隊還是會在堅定AGI路線的前提下，堅持在超級應用以及場景上繼續擰探索。月之暗面（Moonshot）創始人周昕宇就表示，：“如果要做AGI通智能的話，需要與共創。如果只是閑聊的話，對模型的反饋會較弱。所以我們希望Kimi可以幫?家來做很多對智商要求較的事情，這樣模型的上限會更高。”

并且，月之暗面當前也有在多模態領域進行探索。團隊表示，在OpenAI的Sora發布前，月之暗面就已經對這個領域有所投入，預計今年內也也會對外發布新成果。