AI搜索专题报告：怎么看Kimi的空间？.pdf

上传者：小**
时间：2024/04/19
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AI搜索专题报告：怎么看Kimi的空间？一、Kimi核心竞争力：长文本能力 1、通过研究Kimi技术核心基础论文《Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context》和《XLNet: Generalized Autoregressive Pretraining for Language Understanding》，发现Kimi在长文本能力上采用Transformer XL模型，使用分段级循环机制和相对位置编码技术，解决了Transform模型存在的问题；在整理能力方面，XL-Net模型模型结合了置换语言建模机制和两流自注意力机制，提高了推理的效率和准确度。 2、对Kimi、文心一言、通义千问和豆包进行搜索实测对比：在长文本能力的网络资源搜索方面，应用优缺表现不一，Kimi综合表现较好；在长文本能力的本地资源搜索方面，对比可以处理本地文件的kimi和文心一言，kimi搜索较为准确。

二、工程化能力比较：Kimi VS Perplexity 和海外AI搜索引擎龙头Perplexity对比：资料检索能力方面，从资料来源方面、答案整理、推理能力来看，Kimi能力范围约为Perplexity免费版与付费版之间。同时，Kimi展示出较大进步，在不到一个月时间内，资料来源更多元化。

三、用户空间：Kimi的AI搜索市场需求 1、垂类搜索需求增加，逐渐代替传统搜索引擎；而通过内嵌AI搜索功能或开发AI搜索应用，AI搜索获得青睐。 2、Kimi热度逐渐消失后，开始进入自然增长时期，自然增长仍然强劲。类比海外AI搜索应用Perplexity，kimi显示出APP端增长落后于网页端增长的规律。Kimi正在新一轮的广告投放，将流量导向APP下载，后续广告投放有效性还有待确认。