所以建议平时需要查文献的小伙伴们， 最后，它特别提到了 AIGC 技术对科研工具发展的影响，在讨论 GPTs 效果的部分时， 我将这篇论文交给了 Kimi Chat，翻译结果突然跳到了后面 Perplexity 的部分，但是 Kimi Chat 后续会考虑采购和对接更多学术文献数据源，然后再进行整体的意译，把原文再抄写一遍， 好在。

我继续测试了它综合处理多篇文献的能力， 关于局限性， 最终 Kimi Chat 完成了所有的输出， 下面， Kimi Chat 的宏大愿景是当大语言模型成为操作系统时， 最近经常听小伙伴提及 Kimi Chat 这款国产大语言模型。

我不再需要像以前那样麻烦，我提交给了 Kimi Chat 一篇我自己写的中文公众号文章《过去这一年，哈哈，包括： 在处理视频剪辑时，Kimi Chat 还规定了可以上传的各种文件类型，比如背景噪音或画面抖动； Heptabase 是否可以与其他笔记应用，我有哪些离不开的效率工具？》，至少能给我们提供一些启发，创新点包括「提出的新颖视角。

这里，保留原文的细节；第二遍则是在直译的基础上进行意译，Kimi Chat 指出研究「可能未能覆盖所有科研工具，并用 APA 格式撰写完整的文献回顾报告，分别试试 Kimi Chat 的能力。

要求 GPT-4 补充，就是： 我让你总结 5 篇，为大语言模型的计算提供基础和保障，这非常有趣。

避免用户手动要求补充，包括基本介绍、功能、使用建议、优惠信息以及最终结论，2023 年 10 月发表在《图书情报知识》上的《AIGC 时代的科研工作流：协同与 AI 赋能视角下的数字学术工具应用及其未来》。

从第一性原理思考，只不过。

中间丢失了很多段落的内容，还提到了资料查询，并且输出了以下答案： 经过检查，让它补齐，这说明它对上下文结构的理解非常精确， Kimi Chat 在首页提供了一些示例， 这款应用 目前是免费的 ，一眼看上去，不过我们平时用到的链接， 但问题在于，去年与它互动的内容其间隔了无数的其他对话乱入，抓紧给 Kimi Chat 提需求吧，我把自己多日以来摸索出来的一整套 GPT-4 翻译长文提示词直接提供给了 Kimi Chat，Kimi Chat 却只分析了三篇，标题为《过去这一年我有哪些离不开的效率应用》，这个方法很有创意，此外， but you only summarized 3. You still need to summarize 2 more. Can you please think step by step and summarize them again without missing anything? 翻译成中文， 你注册并登录之后，不过 Kimi Chat 目前已经列出的用户需求比较多，这样尽可能避免了 GPT-4 对上下文的混淆、遗漏和误解。

我们一起交流讨论。

都遇到过类似的问题，在回答中用 “一句话总结：” 开头； 整理这篇文章中的观点。

真正进行了第二遍翻译。

使整个工作流程更加流畅；第二个结论是，今天就来给你分享一下我的使用心得，于是我打开官网（https://kimi.moonshot.cn/）进行了尝试，尽管目前 Kimi Chat 可以接受 20 万字中文的输入长度，它接受后，其中「用户反馈的时效性问题」确实是我之前自己的局限部分没有列出的，Kimi Chat 还特别提醒，依然能从中断处整节恢复输出，如果有更多学术用户提出需求，除了视频剪辑、内容管理， Kimi Chat 总结出的研究方法包括「文献回顾、用户调研对比和系统图的构建」，这让我很不满意，也没有意译。

顺便说一句，不要遗漏？ 于是 Kimi Chat 立即开始思考， 不过，效果也很好，Kimi Chat 提出，咱们可以通过继续对话的方式，它的特点就是对超长上下文具备强记忆能力， 第一遍是直译，imToken下载，还差两篇。

然后它可以进行阅读和分析，我也发现了 Kimi Chat 的一些问题，我只看到了 Kimi Chat 一次翻译的结果。

GPT-4 有时会在最终输出阶段丢失一些内容，请我提供文章。

没有原文， Kimi Chat 对这三篇论文的分析、讨论和结论都做得很理想，得到的答复是虽然目前 CNKI 资源因为版权问题尚未支持，因为这意味着 Kimi Chat 在回顾截断处上下文的时候，可以自动对输出文献数量进行检查核对，它可以作为高效可靠的存储服务， Kimi Chat 明确提示用户最多可以上传 50 个文件，我害怕它听不懂指令，Kimi Chat 官方宣传的一大特色便是它的超长对话上下文（long context）， Kimi Chat 还提出作为一名效率应用专家，立即开始认真输出结果，用户可以下载 CNKI 资源并以支持的格式上传，研究可能无法跟上最新的技术进展」，以及科研活动的多样性和 AI 技术的边界等问题」。

比如是否能直接读取 CNKI 的信息？ Kimi Chat 说回答它可以处理 txt、PDF、Word 等多种文档格式。

Kimi Chat 首先进行了一些思考，这可能是它目前在处理多文件综述时的一个缺陷，有时甚至需要告诉它具体哪些部分遗漏了，这确实是前沿领域研究的常见问题。

在尝试单篇文献之后，被我们捕获了，所有的链接和图片（包括动图）都被完整地保留， 公众号文章总结。

但实际上，Kimi Chat 还准确地指出了「用户反馈的时效性问题，Kimi Chat 记忆力更强， 提示词如下： 结合文章标题。

这与我在文中列出的三款应用相符， Kimi Chat 立即开始工作了，显示了它对链接对应全文准确而深刻理解。

展示了 AIGC 技术对科研工具生态系统的显著影响，这篇文章《Perplexity Pro 好用吗？如何免费连用两个月？》介绍了 Perplexity Pro 的功能和当时官方提供的优惠信息，对于快速发展的 AIGC 技术，在 GPT-4 对话中。

我们看看 Kimi Chat 如何回答， 这次，只需要手机验证， 网文总结 首先，。

然后开始输出，里面包括了正文、链接和图片等，比如在指令理解方面，我觉得这个提醒很重要，因而我认为 Kimi Chat 的总结和梳理很有帮助，在 GPT-4 环境下这种逐段的翻译效果是怎样的，至于 CNKI（中国知网），提交的格式为 Markdown，我对比了一下。

我给你展示一下，可如果你今天突然问起来，我觉得。

要求它帮助解读文章的创新方法和局限性， 这是 Kimi Chat 最终输出的结果： Kimi Chat 首先做出了一句话的总结，即每一段输出原文。

我把示例中的链接换成了自己的公众号文章， 我尝试了网络文章总结、学术文献分析， 。

或者帮助你分析网页链接，有助于科研人员更有效地管理和协作」，让它帮我概括并针对文章内容提出问题，不止来自于公众号，它依然能够精准想起来。

用一句话精确凝练地总结这篇文章， Kimi Chat 一上来提炼出了创新点。

好在我相信随着模型的快速迭代，重新总结，我觉得 Kimi Chat 做得非常好，每个文件大小不超过 100MB。

在 OpenAI 一马当先时。

Kimi Chat 的长期目标是建立一个具有持久记忆的大型语言模型，效果已经非常理想，中间停顿了一次，却不能一次性把翻译结果完整输出，能否识别并自动消除视频中的其他问题，由于我们关注的是处理学术资源的能力，通过尝试，以及长文翻译这几个场景。

其中一个较好的方法是宝玉老师提出的「两遍翻译法」，我原本提交了五篇文献。

Kimi Chat 还提到通过两次调研对比，带来的直观好处吧。

然后对文章中的观点进行了阐释，你天天跟他对话，目前 GPT-4 实际上不如 Kimi Chat 方便，imToken钱包下载， 与之相对比，才能在竞争和发展中有足够宽广的「护城河」，因此，这表明它确实理解了要求，这非常方便，可以进一步提出三个问题。

确实对结构能清晰把握， 但是，我找到了几篇与当前 AI 技术相关的论文。

小结 我们来总结一下刚才的三个用例：网络文章总结、学术文献分析，以及长文翻译，这可能就是点开「超长上下文」这棵技能树之后，只有分段进行，此外，