月之暗面科技有限公司：北京月之暗面科技有限公司

导语：在京东科技大厦发布会上，月之暗面科技公司创始人杨植麟宣布了最新数学模型k0-math的发布，标志着公司在人工智能领域的又一突破，其能力可与OpenAI的o1系列媲美杨植麟

 

导语：在京东科技大厦发布会上，月之暗面科技公司创始人杨植麟宣布了最新数学模型k0-math的发布，标志着公司在人工智能领域的又一突破，其能力可与OpenAI的o1系列媲美杨植麟表示，k0-math的推出是朝AI具备思考能力目标迈进的重要一步，将助力AI更好理解复杂问题并提供精准解决方案。

作为AI研发前沿企业，月之暗面还计划通过一系列合作伙伴计划，推广k0-math在教育、科研、金融等领域的应用此次发布预示着AI在数学和逻辑推理领域应用的广阔前景杨植麟及月之暗面其人其事在高中时期杨植麟就被选拔进信息学奥林匹克竞赛培训班，并在全国青少年信息学奥林匹克联赛中夺得广东赛区一等奖，因此获得清华大学保送生资格。

尽管已经保送，杨植麟在高考中仍然取得了667分的高分，远超清华大学在广东的录取线进入清华大学后，他最初被热能工程系录取，但在大二时转专业进入计算机系，并以满分成绩通过所有程序设计课程，以年级第一的成绩毕业。

在清华大学求学期间，他师从计算机系知识工程实验室（KEG）带头人、智源研究院的副院长唐杰教授，唐杰教授培养出来国内很多在AI领域里面的尖端人才2015年，杨植麟前往卡内基梅隆大学语言技术研究所攻读博士学位，并在4年内完成了一般需要6年的博士课程。

在博士期间，他的一个博士导师是苹果AI的负责人，另一个是谷歌的AI首席科学家，他在AI领域的原创性科研成果是国际一流水平，在Transformer-XL模型里是第一作者，这个论文水平非常高，引用次数超过了17000次，是中国35岁以下NLP（自然语言处理）领域引用量最高的研究者，与多位图灵奖得主合作发表过论文。

2016年，杨植麟在读博士期间首次创业，参与创立了循环智能（Recurrent AI），致力于运用多种AI技术为企业打造“销售科技”方案2021年，循环智能与华为云合作开发了千亿级NLP大模型盘古大模型。

2023年，杨植麟第二次创业，创办了月之暗面（Moonshot AI），目标主攻AGI，公司成立刚两个月，收到红杉、真格2亿美元天使轮融资，估值3亿美元月之暗面由杨植麟领衔，创始团队核心成员曾参与Google Gemini、Google Bard、盘古NLP、悟道等多个大模型的研发。

公司致力于寻求将能源转化为智能的最优解，并通过产品与用户共创智能2023年10月，月之暗面推出了全球首个支持输入20万汉字的智能助手产品Kimi2024年3月，公司进一步推出了升级版Kimi，其能力扩展至处理200万字超长无损上下文。

月之暗面在短短的时间内就取得了令人瞩目的成绩公司推出的Kimi智能助手产品凭借其强大的功能和优异的表现，迅速在市场上崭露头角这款产品只用了5个月的时间，就将可支持的无损上下文长度限制从20万字提升到了200万字，打破了行业内的技术瓶颈。

这一成就不仅让月之暗面在技术上取得了领先地位，也让其在市场上获得了广泛的认可和赞誉2024年2月，月之暗面完成了一笔大额融资，以15亿美金投前估值完成超10亿美元B轮，阿里领投，砺思资本、小红书等跟投这笔交易完成后，月之暗面投后估值约25亿美元，成为中国大模型赛场上现阶段估值最高的一家独角兽。

发布k0-math，剑指数学领域新高度2024年11月16日，科技界迎来一则重磅消息在京东科技大厦内，月之暗面创始人杨植麟正式对外宣布，其团队精心打造的 Kimi 数学模型 k0-math 成功发布这款模型一经问世，便吸引了众多业内人士的目光，因其明确将数学能力对标OpenAI的o1 系列，引发了行业对于数学模型领域新一轮竞争与创新的广泛关注。

发布会现场，杨植麟详细阐述了 k0-math 模型的研发历程与核心亮点他表示，在当前人工智能技术迅速发展的大背景下，数学能力作为衡量模型智能水平的关键维度之一，一直是月之暗面团队研发的重点攻坚方向k0-math 模型的诞生，凝聚了团队大量的心血与智慧，旨在为用户提供更为强大、精准的数学问题解决能力，同时他强调，k0-math不仅在数学问题解决上展现出卓越的性能，而且在理解和生成数学语言方面也达到了新的高度。

杨植麟表示，该模型的开发过程中特别注重了基于强化学习的方法，以期在未来的应用中能够更好地scale（扩展）无论是复杂的数学计算、理论推导，还是实际应用场景中的数学建模与分析，k0-math 都具备出色的表现潜力。

在他看来，强化学习能够赋予模型更为强大的自主学习与决策能力，使其在面对各种复杂的数学任务时，能够像人类一样进行思考、推理与判断，从而不断提升自身的性能表现传统的数学模型往往在处理较为复杂、抽象的数学问题时容易陷入困境，而强化学习的引入则有望打破这一僵局。

通过构建合适的奖励机制与环境交互策略，k0-math 模型能够在不断的尝试与反馈中逐渐优化自身的算法与参数，进而提高对数学问题的理解与解决能力例如，在处理高等数学中的多元函数求导、积分运算，以及数学物理方程求解等难题时，k0-math 可以通过强化学习不断探索最优的解题路径，避免传统方法中可能出现的局部最优解等问题。

此外，强化学习还能够使 k0-math 模型更好地适应不同用户的需求与使用场景通过与用户的交互反馈，模型可以实时调整自身的输出策略，提供更为个性化、精准的数学解答与建议这对于教育、科研、金融等众多对数学应用有较高要求的领域来说，无疑具有极大的吸引力。

随着人工智能技术的快速发展，数学模型作为AI的核心组成部分，其重要性日益凸显数学模型不仅能够处理复杂的数据分析和预测任务，还能在自然语言处理、图像识别等多个领域发挥关键作用然而，尽管市场上已有一些成熟的数学模型，但大多数模型在处理高难度数学问题时仍存在局限性。

在这样的背景下，月之暗面科技有限公司凭借其在人工智能领域的深厚积累，投入大量资源研发出了k0-math数学模型该模型旨在通过先进的算法和强大的计算能力，解决传统AI在数学领域的短板，为用户提供更加精准、高效的解决方案。

k0-math 与 o1 系列的对标意义OpenAI的o1系列模型在数学领域一直以来都处于领先地位，其强大的数学计算与推理能力为众多科研项目、工业应用提供了有力的支持月之暗面此次推出的 k0-math 模型明确对标 o1 系列，无疑是在向行业顶尖水平发起挑战，这也标志着数学模型领域的竞争进入到一个新的白热化阶段。

从技术层面来看，k0-math 与 o1 系列的对标将促使双方团队在模型架构优化、算法创新、数据利用等方面持续投入研发资源，推动整个数学模型技术不断向前发展例如，在模型的训练数据方面，双方可能会竞相挖掘更多、更丰富、更具代表性的数学数据集，以提高模型的泛化能力与准确性；在算法上，也会不断探索新的优化策略，如改进的神经网络结构、更高效的梯度下降算法等，以提升模型的训练效率与性能表现。

对于广大用户与行业应用来说，这种竞争带来的是更多的选择与更好的服务，以及对更多领域、更多行业的赋能在教育领域，数学模型可以作为智能辅导工具，帮助学生更好地理解数学概念、解决数学难题，无论是 k0-math 还是 o1 系列，都有望通过不断的竞争与优化，提供更为个性化、互动性更强的教育辅助功能；在科研方面，强大的数学模型能够加速数学理论研究、数值模拟等工作的进程，为科学家们提供更多的研究思路与工具支持。

在金融领域，k0-math可以用于风险评估、投资分析等任务通过精确的数学计算，k0-math能够为金融机构提供更加可靠的决策支持在科研领域，k0-math可以辅助研究人员进行复杂的数学建模和数据分析它可以帮助研究人员发现新的科学规律，推动科学研究的进展。

在工业设计领域，k0-math可以用于产品的结构优化和性能分析通过精确的数学计算，k0-math能够帮助设计师找到最佳的设计方案，提高产品的质量和性能从商业化这个层面也能透视出月之暗面这家公司的商业化盈利能力和竞争力，月之暗面有望凭借 k0-math 模型在教育科技、智能金融、科研服务等市场中占据一席之地。

例如，与教育机构合作推出智能数学学习平台，为学生提供一对一的数学辅导课程；为金融机构提供风险评估与量化投资分析工具；助力科研团队进行复杂数学模型的构建与求解等这些商业应用场景不仅能够为月之暗面带来可观的经济效益，也将进一步推动数学模型在各个行业的普及与深入应用。

开启数学模型应用新篇章k0-math的发布，不仅是月之暗面在人工智能领域的一次重大突破，也是整个行业技术进步的体现它将推动人工智能技术在数学领域的应用，为行业带来更多创新和变革同时该模型将极大地提升用户在解决数学问题时的体验。

用户无需再花费大量时间学习复杂的数学知识，只需通过自然语言描述问题，便能快速获得解决方案这将极大地提高用户的工作效率，降低学习成本，也将进一步促进数学与其他学科的融合，通过k0-math，研究人员可以在不同领域之间进行更加深入的交流和合作，推动跨学科研究的发展。

在人工智能技术与数学领域的交叉融合方面，k0-math 为其他团队提供了新的研发思路与技术借鉴其强化学习驱动的模型构建方法、对数学能力的深度挖掘与优化策略等，都可能引发同行的深入研究与效仿，从而促进整个数学模型技术生态的繁荣发展。

展望未来，随着技术的不断发展与竞争的持续加剧，数学模型领域有望迎来更多的创新突破无论是 k0-math 还是 o1 系列，以及其他众多的数学模型研发团队，都将在这场技术竞赛中不断探索与进步而对于用户来说，我们有理由期待在不久的将来，能够享受到更加智能、高效、精准的数学模型服务，无论是在学习、工作还是生活中，数学模型都将成为我们不可或缺的智能助手，帮助我们更好地理解与运用数学这一强大的工具，开启一个全新的智能化数学应用篇章。

参考：1.每日经济新闻 杨昕怡《大模型“烧钱战”升级：月之暗面再获3亿美元融资？》2.中国商人 杨植麟《月之暗面创始人 创业公司的唯一优势是组织的灵活性》3.北京商报 杨月涵《阿里腾讯接连注资 月之暗面想要商业化明朗》

策划：重新周刊作者：院佳仪 谷浩鸣编辑：夏泽熙审核：贾珮瑶图片来源：网络指导：刘海明 张小强