KIMI K1.5深度解读，DeepSeek R1国内竞品到底如何？

本期播客对 KIMI K1.5 的技术论文进行了详细解读，并将其与 DeepSeek R1 进行了比较。播客首先介绍了 K1.5 论文的核心内容，包括强化学习、长上下文建模和数据集准备等方面，然后对 K1.5 和 R1 的异同进行了分析，指出 K1.5 使用了 DPO 算法，而 R1 则更纯粹地利用强化学习进行自学习。最后，播客通过一个数学题的测试，比较了 K1.5 和 R1 在实际应用中的表现，并对大语言模型的未来发展趋势进行了展望，例如集群推理和数据预处理的重要性。 K1.5 和 R1 都抛弃了 MCTS 算法，但 K1.5 更依赖于数据引导学习，而 R1 则更侧重于强化学习的自学习过程。