Kwai Keye

Kwai Keye-VL是快手自主研发的多模态大语言模型，以下从技术、功能、应用场景及发展背景四个维度进行详细介绍：

Kwai Keye

一、技术架构：多模态融合的深度创新

1. 混合输入处理能力
   采用VisionEncoder-Projector-LLM架构，集成文本、图像、视频信息的混合输入处理能力。模型支持动态分辨率输入，按原始比例将图像切分为14×14分块，通过MLP层整合视觉特征，确保多模态数据的高效融合。

2. 统一时空编码技术
   创新引入3D RoPE（旋转位置编码），统一处理文本、图像和视频信息，并通过位置编码与时间戳对齐，精准捕捉视频时序变化。这一技术使模型能理解“母亲为孩子整理书包”的瞬时动作与“巴黎铁塔下的日落”的时空延展。

3. 分阶段训练策略

• 预训练阶段：通过视觉预训练、跨模态对齐、多任务联合训练及退火训练四步走，构建强大的图文/视频理解能力。其中，自建高质量中文OCR系统和精细化描述数据，有效突破开源数据局限。
• 后训练阶段：采用非推理训练（监督微调+混合偏好优化）与推理训练（思维链冷启动+混合强化学习+多轮迭代对齐）双轨并行，显著提升复杂任务推理能力。例如，在2025年高考数学卷中取得140分，展现卓越的逻辑推理能力。

二、核心功能：从感知到认知的跨越

1. 多模态交互新范式
   支持动态分辨率输入与思维模式“软开关”，用户可通过提示词（prompt）中的/think或/no_think指令，控制模型是否启用思维链（Chain of Thought）进行分步推理，灵活适配简单问答与复杂决策场景。

2. 视频理解与内容生成
   依托快手在短视频领域的技术积累，Keye-VL可实时解析视频内容，生成高质量文案、标题甚至销售方案。例如，针对11秒的简易移动房子视频，模型能快速输出涵盖目标客群、产品卖点、促销策略的完整推销方案。

3. 跨模态检索与推理
   支持以文搜图、以图生文、视频内容理解等多模态检索，并能在数学解题、逻辑推理等任务中展现高阶认知能力。评测数据显示，在MathVista、OlympiadBench等推理基准上，模型性能大幅领先同规模模型。

三、应用场景：重塑行业生态

1. 内容创作与推荐

• 短视频平台：自动生成热点聚合、内容合集、广告文案，提升用户留存与活跃度。
• 电商直播：实时分析主播话术与商品展示，生成“显瘦神器！微胖女生必入法式连衣裙”等卖点文案，带动转化率提升28%。

2. 教育与知识服务

• 在线教育：根据学生学习进度动态生成习题与解析，模拟苏格拉底式对话引导学生自主思考。
• 企业培训：通过多模态数据理解，提供智能问答、知识检索等服务，优化培训效率。

3. 广告与营销
   分析用户兴趣与视频内容，生成个性化广告文案。例如，结合用户历史浏览中的“家庭教育”话题，推送“成长路上的温暖守护”主题合集，使广告点击率提升47%。

四、发展背景：开源生态与产业赋能

1. 开源策略
   Keye-VL已正式开源，提供模型权重、训练代码及工具包，吸引全球开发者参与迭代。此举不仅加速技术普及，更通过社区反馈持续优化模型性能。

2. 产业落地
   在内部短视频场景评测中，Keye-VL综合得分领先SOTA模型超10%，尤其在热点聚合、内容合集、广告价值等核心场景表现卓越。例如，为京东外卖“骑手帮扔垃圾”功能提供技术支撑，优化服务推荐逻辑。

3. 未来展望
   随着技术迭代，Keye-VL有望向实时交互升级（如直播间的实时字幕生成）、元宇宙基建（虚拟化身动作生成）及创意生产革命（AI主导影视IP开发）等领域拓展，重新定义人机协同的未来。