可编辑培训课件-传媒行业市场前景及投资研究报告：AI有哪些信誉好的足球投注网站，Kimi空间.pptx

华福证券证券研究报告|行业深度报告传媒行业评级强大于市（维持评级）2024年4月18日AI有哪些信誉好的足球投注网站：怎么看Kimi的空间？

华福证券摘要?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:AttentiveLanguageModelsBeyondaFixed-LengthContext》和《XLNet:GeneralizedAutoregressivePretrainingforLanguageUnderstanding》，发现Kimi在长文本能力上采用TransformerXL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有哪些信誉好的足球投注网站实测对比：在长文本能力的网络资源有哪些信誉好的足球投注网站方面，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有哪些信誉好的足球投注网站方面，对比可以处理本地文件的kimi和文心一言，kimi有哪些信誉好的足球投注网站较为准确。?二、工程化能力比较：KimiVSPerplexity和海外AI有哪些信誉好的足球投注网站引擎龙头Perplexity对比：资料检索能力方面，从资料费版之间。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免费版与付更多元化。?三、用户空间：Kimi的AI有哪些信誉好的足球投注网站市场需求1、垂类有哪些信誉好的足球投注网站需求增加，逐渐代替传统有哪些信誉好的足球投注网站引擎；而通过内嵌AI有哪些信誉好的足球投注网站功能或开发AI有哪些信誉好的足球投注网站应用，AI有哪些信誉好的足球投注网站获得青睐。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有哪些信誉好的足球投注网站应用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。?四、算力支持VS商业模式阿里云对标中国版“微软云”，积极布局与第三方AI大模型的合作；Kimi获得阿里必威体育精装版一轮参投，可对标海外“OpenAI+微软”模式。据IT桔子显示，目前阿里已投资Minimax、百川智能、零一万物、智谱AI和Kimi等AI创投公司。Kimi商业化对标海外Pperplexity：目前perplexity的收入主要来自于会员收入，未来可能会引入广告模式。2

华福证券投资建议建议关注：?一、国产AI应用：1、AI有哪些信誉好的足球投注网站：昆仑万维；2、AI陪伴：紫天科技、盛天网络；3、AI出版：中国科传、中信出版、中国出版；4、AI+IP：中文在线、荣信文化、掌阅科技；5、AI游戏：宝通科技、恺英网络、巨人网络、神州泰岳、三七互娱、吉比特、完美世界、姚记科技、星辉娱乐。?二、港股互联网公司的布局1、大模型公司：腾讯控股、阿里巴巴2、AI内容平台：哔哩哔哩、阅文集团、快手?风险提示：AI竞争激烈，AI发展不及预期3

华福证券n一、Kimi核心竞争力：长文本能力n二、工程化能力比较：KimiVSPerplexityn三、用户空间：Kimi的AI有哪些信誉好的足球投注网站市场需求n四、算力支持VS商业模式目录n五、投资建议及风险提示4

华福证券1、Kimi技术核心基础论文：长文本（XL）和整理能力（XL-Net）常用的自然语言处理（NLP）技术Kimi模型Transformer模型TransformerXL模型利用分段级循环机制和相对位置编码技术，解决了目前最常用的NLP框架TransformerXL是基于Transformer的神经网络架构，专门用于处理NLP任务中的长文本输入问题，特别是在语言建模和序列建模Transform模型可能涉及到的三个问题：???模块之间互相分割时间混乱导致的信息混乱加快模型对同一内容的跑动速度单向特征表示的自回归双向特征表示的自编码（AE）（AR）预训练语言模型预训练语言模型双向特征表示的自回归预训练语XLNet可以通过最大化所有可能的因式分解顺序的对数似然，学习双向语境信息；用自回归本身的特点克服BERT的缺点；此外，XLNet还融合了当前最优自回归模型Transformer-XL的思路。言模型----XL-Net代表模型：GPT，GPT-2，GPT-3、GPT-J、CTRL等代表模型：BERT、XLM、ALBERT、MASS、UNILM、ERNIE1.0等?通过置换语言机制，使得模型能够学习到双向上下文信息，来保证信息获取的完整度；??结合了自回归（AR）语言建模和自编码（AE）的优点XLNet通过一种称为置换语言建模（PermutationLanguageModeling）的机制，使得模型能够学习到双向上下文信息，而不需要依赖于像BERT那样的数据损坏（