Kimi 官方发布了 Kimi K2.5 技术报告， 介绍了 Kimi K2.5 如何实现文本和视觉能力互相增强，希望帮助更多感兴趣的人了解模型背后的技术。

下面是 Kimi K2.5 实现文本和视觉能力互相增强的核心原理，包括以下几个方面：

1. 联合文本-视觉预训练：
早期视觉融合：在预训练阶段，K2.5 采用早期视觉融合策略，在训练早期就引入视觉数据，并保持恒定比例混合文本和视觉 token，使模型能够自然地发展出平衡的多模态表征。
MoonViT-3D：K2.5 采用 MoonViT-3D 作为视觉编码器，支持可变分辨率图像输入，并通过 NaViT 打包策略将图像划分为 patch 并顺序拼接成 1D 序列，从而能够高效地处理不同分辨率的图像和视频。

2. Zero-Vision SFT：
零视觉激活：K2.5 通过零视觉监督微调（Zero-Vision SFT）技术，仅使用文本数据即可激活视觉能力，避免了传统方法中需要人工标注或提示工程生成视觉数据的局限性。

3. 联合多模态强化学习：
基于结果回报的视觉强化学习：K2.5 在视觉定位与计数、图表与文档理解、视觉关键型 STEM 问题等任务上采用基于结果回报的视觉强化学习，进一步提升视觉能力。
视觉强化学习提升文本性能：研究发现，视觉强化学习不仅可以提升视觉能力，还可以在文本任务上产生可测量的改进，实现了文本和视觉能力的双向增强。

4. Agent 集群：
并行执行：Agent 集群允许模型将复杂任务分解为异构子问题，并由领域专门化的 agent 并发执行，从而实现并行化，进一步提升模型在多个领域的性能。

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