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新华社(she)北京2月23日电 新闻分(fen)析｜全(quan)球科研团(tuan)队竞逐低成(cheng)本AI模型(xing)研发新范式
新华社(she)记者彭茜
美国(guo)斯坦福大学等机(ji)构研究团(tuan)队近日宣布(bu)，在基(ji)座大模型(xing)基(ji)础上，仅耗费数十美元就开发出相对成(cheng)熟的推理模型(xing)。尽管其整体性(xing)能尚无法比肩美国(guo)开放人工(gong)智能研究中心（OpenAI）开发的o1、中国(guo)深度求(qiu)索公司的DeepSeek-R1等，但此类尝试意味着企(qi)业可以较低成(cheng)本研发出适合自(zi)身的AI应用，AI普惠性(xing)有望增强。同(tong)时，其所应用的“测试时扩展”技术或代(dai)表一条(tiao)更可持续(xu)的AI研发路径。
低成(cheng)本玩转高(gao)级推理
美国(guo)斯坦福大学和华盛顿(dun)大学研究团(tuan)队近日宣布(bu)研发出名为(wei)s1的模型(xing)，在衡量数学和编码能力(li)的测试中，可媲美o1和DeepSeek-R1等。研究团(tuan)队称，训练租用所需的计算资源等成(cheng)本只需约几十美元。
s1的核心创新在于采用了“知识(shi)蒸馏”技术和“预算强制”方法。“知识(shi)蒸馏”好比把别人酿好的酒进一步提纯。该模型(xing)训练数据是基(ji)于谷歌Gemini Thinking Experimental模型(xing)“蒸馏”出的仅有1000个(ge)样(yang)本的小型(xing)数据集。
“预算强制”则使(shi)用了AI模型(xing)训练新方法——“测试时扩展”的实现方式。“测试时扩展”又称“深度思考”，核心是在模型(xing)测试阶段，通(tong)过调整计算资源分(fen)配，使(shi)模型(xing)更深入思考问题(ti)，提高(gao)推理能力(li)和准(zhun)确性(xing)。
“预算强制”通(tong)过强制提前结束或延长模型(xing)的思考过程，来影响模型(xing)的推理深度和最终答案。s1对阿里云(yun)的通(tong)义千问开源模型(xing)进行微调，通(tong)过“预算强制”控制训练后的模型(xing)计算量，使(shi)用16个(ge)英伟达H100 GPU仅进行26分(fen)钟训练便达成(cheng)目标。
美国(guo)加利福尼亚大学伯克利分(fen)校(xiao)研究团(tuan)队最近也开发出一款名为(wei)TinyZero的精简AI模型(xing)，称复刻(ke)了DeepSeek-R1 Zero在倒计时和乘法任务中的表现。该模型(xing)通(tong)过强化学习，实现了部(bu)分(fen)相当于30亿模型(xing)参数的大语言模型(xing)的自(zi)我思维验证和搜索能力(li)。团(tuan)队称项目训练成(cheng)本不到30美元。
“二次创造”增强AI普惠性(xing)
清华大学计算机(ji)系长聘副教授刘知远接(jie)受记者采访(fang)时说，部(bu)分(fen)海外研究团(tuan)队使(shi)用DeepSeek-R1、o1等高(gao)性(xing)能推理大模型(xing)来构建、筛选高(gao)质(zhi)量长思维链数据集，再用这些数据集微调模型(xing)，可低成(cheng)本快速获得(de)高(gao)阶推理能力(li)。
相关专家认为(wei)，这是AI研发的有益尝试，以“二次创造”方式构建模型(xing)增强了AI普惠性(xing)。但有三(san)点值得(de)注意：
首先，所谓“几十美元的低成(cheng)本”，并(bing)未纳入开发基(ji)座大模型(xing)的高(gao)昂成(cheng)本。这就好比盖房子(zi)，只算了最后装修的钱，却没算买地、打地基(ji)的钱。AI智库“快思慢想研究院(yuan)”院(yuan)长田丰告诉记者，几十美元成(cheng)本只是最后一个(ge)环节的算力(li)成(cheng)本，并(bing)未计算基(ji)座模型(xing)的预训练成(cheng)本、数据采集加工(gong)成(cheng)本。
其次，“二次创造”构建的模型(xing)，整体性(xing)能尚无法比肩成(cheng)熟大模型(xing)。TinyZero仅在简单(dan)数学任务、编程及数学益智游戏等特定任务中有良(liang)好表现，但无法适用于更复杂(za)、多样(yang)化的任务场(chang)景。而(er)s1模型(xing)也只能通(tong)过精心挑选的训练数据，在特定测试集上超过早期版本o1 preview，而(er)远未超过o1正式版或DeepSeek-R1。
最后，开发性(xing)能更优越的大模型(xing)，仍需强化学习技术。刘知远说，就推动大模型(xing)能力(li)边界而(er)言，“知识(shi)蒸馏”技术意义不大，未来仍需探索大规(gui)模强化学习技术，以持续(xu)激(ji)发大模型(xing)在思考、反思、探索等方面的能力(li)。
AI模型(xing)未来如何进化
在2025年美国(guo)消费电子(zi)展上，美国(guo)英伟达公司高(gao)管为(wei)AI的进化勾画了一条(tiao)路线图(tu)：以智能水平为(wei)纵轴、以计算量为(wei)横轴，衡量AI模型(xing)的“规(gui)模定律”呈现从“预训练扩展”、到“训练后扩展”，再到“测试时扩展”的演进。
“预训练扩展”堪称“大力(li)出奇迹”——训练数据越多、模型(xing)规(gui)模越大、投(tou)入算力(li)越多，最终得(de)到AI模型(xing)的能力(li)就越强。目标是构建一个(ge)通(tong)用语言模型(xing)，以GPT早期模型(xing)为(wei)代(dai)表。而(er)“训练后扩展”涉及强化学习和人类反馈等技术，是预训练模型(xing)的“进化”，优化其在特定领域的任务表现。
随着“预训练扩展”和“训练后扩展”边际(ji)收(shou)益逐渐递减，“测试时扩展”技术兴起。田丰说，“测试时扩展”的核心在于将(jiang)焦(jiao)点从训练阶段转移到推理阶段，通(tong)过动态控制推理过程中的计算量（如思考步长、迭代(dai)次数）来优化结果。这一方法不仅降低了对预训练数据的依赖，还(hai)显(xian)著提升(sheng)了模型(xing)潜力(li)。
三(san)者在资源分(fen)配和应用场(chang)景上各(ge)有千秋。预训练像(xiang)是让AI模型(xing)去(qu)学校(xiao)学习基(ji)础知识(shi)，而(er)后训练则是让模型(xing)掌握特定工(gong)作技能，如医(yi)疗、法律等专业领域。“测试时扩展”则赋予了模型(xing)更强推理能力(li)。
AI模型(xing)的迭代(dai)还(hai)存在类似摩尔定律的现象，即能力(li)密度随时间呈指数级增强。刘知远说，2023年以来，大模型(xing)能力(li)密度大约每100天翻一番，即每过100天，只需要(yao)一半算力(li)和参数就能实现相同(tong)能力(li)。未来应继续(xu)推进计算系统智能化，不断追求(qiu)更高(gao)能力(li)密度，以更低成(cheng)本，实现大模型(xing)高(gao)效发展。（完）