使用场景

在教育领域，Kimi-VL 可用于帮助学生解决数学问题并理解图像内容。

在商业分析中，Kimi-VL 可以处理和分析长文档，以提取关键信息。

在开发者工具中，Kimi-VL 可以集成到应用程序中，以增强用户与视觉内容的交互体验。

产品特色

多模态推理：支持复杂的多轮交互和推理任务。

长上下文处理：具备 128K 扩展上下文窗口，适应长文本和多样输入。

数学推理能力：通过专门的优化，提供强大的数学解决方案。

超高分辨率视觉输入理解：处理高分辨率图像并进行准确理解。

高效计算：在保持低计算成本的同时提供高性能输出。

OCR 支持：实现光学字符识别，适用于文本提取任务。

视频理解：具备多图像理解和视频内容解析能力。

多种应用场景：适用于教育、研究、商业分析等多种场景。

使用教程

1. 安装依赖库，确保环境中有 Python 3.10 及相应的库。

2. 从 Hugging Face 下载 Kimi-VL 模型，使用 AutoModelForCausalLM 进行初始化。

3. 加载需要处理的图像并准备输入消息。

4. 使用 processor 将图像和文本合并为模型所需的输入格式。

5. 运行模型生成输出，并处理返回结果。