一、主要功能

1. 澄清问题：通过主动反问，帮助用户构建更清晰的问题空间。
2. 深入推理：每个任务平均进行 23 步推理，自主梳理并解决需求。
3. 主动搜索：平均规划 74 个关键词，筛选出信息质量最高的前 3.2% 内容。
4. 调用工具：自主调用浏览器、代码等工具，处理原始数据并生成分析结论。
5. 生成深度研究报告：输出万字以上、引用约 26 个高质量信源的报告，所有引用可溯源。
6. 动态可视化报告：提供结构化排版和思维导图，便于快速把握核心结论。
7. 异步执行：采用异步方式，确保输出质量和信息覆盖度。

二、技术原理

1. 端到端自主强化学习：模型在训练过程中自主试错，将整个任务视为一个整体进行学习。
2. 零结构设计：没有复杂的提示词或预设流程，模型在训练中自行形成推理模式。
3. 结果驱动的强化学习算法：模型的唯一驱动力是任务是否被真正解决。
4. 轻量化长时记忆机制：自主决定哪些信息值得记住以及如何在推理中调用。
5. 面向 Agent 的训练基础设施：支持异步执行和灵活接口，优化长序列任务的学习效率。
6. 多模态能力与长思维链推理：通过联合文本和视觉数据的训练，增强模型在多模态任务中的表现。

三、应用场景

1. 实时研究支持：提供最新的研究进展、论文、数据和分析报告。
2. 市场趋势分析：分析市场趋势、消费者行为和竞争对手策略。
3. 教案编写：帮助教师编写教案，生成完整的教学结构。
4. 法律政务场景：识别风险条款、梳理证据链、生成法律依据的案情摘要报告。

四、使用方法

1. 访问入口：访问 Kimi 官方网站，或在微信小程序中搜索“Kimi 智能助手”。
2. 申请内测：点击申请内测权限，提供需要研究的问题。
3. 输入问题或指令：在对话框中输入问题或需求。
4. 上传文件：支持上传多种格式文件，最多 50 个文件，每个文件不超过 100M。
5. 指定任务：明确告诉 Kimi-Researcher 需要的操作，如提取关键内容、总结、翻译等。
6. 使用技巧：利用“继续”功能保持思路连贯，设置常用语或快捷指令，角色扮演等。
7. 验证与校验：结合专业知识判断和核实结果。

五、适用人群

1. 研究人员：用于学术研究、文献综述、数据分析。
2. 专业人士：如律师、教师、市场分析师等，用于撰写报告、教案、市场分析。
3. 学生：辅助学习、撰写论文、完成作业。
4. 商务人士：进行市场调研、准备商业计划。

六、优缺点介绍

• 优点：
  • 自主规划能力强，能够高效完成复杂任务。
  • 生成的报告质量高，引用可溯源，具有学术严谨性。
  • 动态可视化报告便于理解和分享。
  • 支持多种文件格式上传，处理能力强。
• 缺点：
  • 目前仍处于内测阶段，功能可能还有待完善。
  • 生成报告的时间可能较长，需要等待。

分类标签：人工智能、深度研究、学术工具、数据分析