論文の概要: KAT-V1: Kwai-AutoThink Technical Report

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.08297v2
• Date: Tue, 15 Jul 2025 12:04:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-16 13:21:48.444846
• Title: KAT-V1: Kwai-AutoThink Technical Report
• Title（参考訳）: KAT-V1: Kwai-AutoThink Technical Report
• Abstract要約: Kwaipilot-AutoThink(KAT)は、推論集約的なタスクにおける過大な問題に対処するために開発されたオープンソースの40B大規模言語モデルである。 KATはKwaipilot(つまりKuaishouの内部コーディングアシスタント)で成功し、高い精度、効率、制御可能な推論動作で現実世界の開発を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.84483585850113
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present Kwaipilot-AutoThink (KAT), an open-source 40B large language model developed to address the overthinking problem in reasoning-intensive tasks, where an automatic thinking training paradigm is proposed to dynamically switch between reasoning and non-reasoning modes based on task complexity. Specifically, first, we construct the dual-regime dataset based on a novel tagging pipeline and a multi-agent synthesis strategy, and then we apply Multi-Token Prediction (MTP)-enhanced knowledge distillation, enabling efficient and fine-grained reasoning transfer with minimal pretraining cost. Besides, we implement a cold-start initialization strategy that introduces mode-selection priors using majority-vote signals and intent-aware prompting. Finally, we propose Step-SRPO, a reinforcement learning algorithm that incorporates intermediate supervision into the GRPO framework, offering structured guidance over both reasoning-mode selection and response accuracy. Extensive experiments across multiple benchmarks demonstrate that KAT consistently matches or even outperforms current state-of-the-art models, including DeepSeek-R1-0528 and Qwen3-235B-A22B, across a wide range of reasoning-intensive tasks while reducing token usage by up to approximately 30\%. Beyond academic evaluation, KAT has been successfully deployed in Kwaipilot (i.e., Kuaishou's internal coding assistant), and improves real-world development workflows with high accuracy, efficiency, and controllable reasoning behaviors. Moreover, we are actively training a 200B Mixture-of-Experts (MoE) with 40B activation parameters, where the early-stage results already demonstrate promising improvements in performance and efficiency, further showing the scalability of the AutoThink paradigm.
• Abstract（参考訳）: Kwaipilot-AutoThink(KAT)はオープンソースの40B大規模言語モデルで、推論集約型タスクにおける過大な問題に対処するために開発され、タスク複雑性に基づいて推論モードと非推論モードを動的に切り替える自動思考訓練パラダイムが提案されている。 具体的には、まず、新しいタグ付けパイプラインとマルチエージェント合成戦略に基づいて二重登録データセットを構築し、次に、MTP(Multi-Token Prediction)強化知識蒸留を適用し、最小の事前学習コストで効率的かつきめ細かな推論転送を可能にする。 さらに、多数投票信号と意図認識プロンプトを用いたモード選択前処理を導入するコールドスタート初期化戦略を実装した。 最後に、GRPOフレームワークに中間管理を組み込んだ強化学習アルゴリズムであるStep-SRPOを提案し、推論モードの選択と応答精度に関する構造化されたガイダンスを提供する。 複数のベンチマークにわたる大規模な実験により、KATは、DeepSeek-R1-0528やQwen3-235B-A22Bなど、現在の最先端モデルと一貫して一致し、さらに性能も向上し、トークン使用率を最大30倍に削減した。 学術的な評価の他に、KATはKwaipilot(クアイシャウの内部コーディングアシスタント)でうまくデプロイされ、高い精度、効率、制御可能な推論動作で現実世界の開発ワークフローを改善している。 さらに、40Bアクティベーションパラメータを持つ200B Mixture-of-Experts (MoE)を積極的にトレーニングしています。

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