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本文转自【新华网】；
新华社(she)北(bei)京2月23日电 新闻分析｜全(quan)球科研(yan)团队竞逐低成本AI模型研(yan)发新范式
新华社(she)记(ji)者彭茜
美国斯坦福大学等机构研(yan)究(jiu)团队近日宣布，在基座大模型基础(chu)上，仅耗费数十美元就开发出相对成熟的推理模型。尽(jin)管其整体性能尚无法(fa)比肩美国开放人工智(zhi)能研(yan)究(jiu)中心(xin)（OpenAI）开发的o1、中国深度求索公(gong)司的DeepSeek-R1等，但此类尝试意味着企业可以较(jiao)低成本研(yan)发出适合(he)自身的AI应用(yong)，AI普惠性有望增强。同时，其所应用(yong)的“测试时扩展”技(ji)术或代表一条更可持续的AI研(yan)发路径。
低成本玩转高(gao)级推理
美国斯坦福大学和(he)华盛顿大学研(yan)究(jiu)团队近日宣布研(yan)发出名(ming)为s1的模型，在衡量数学和(he)编码能力的测试中，可媲美o1和(he)DeepSeek-R1等。研(yan)究(jiu)团队称，训练租(zu)用(yong)所需的计算(suan)资源等成本只需约(yue)几十美元。
s1的核(he)心(xin)创新在于采用(yong)了“知识蒸馏(liu)”技(ji)术和(he)“预算(suan)强制”方法(fa)。“知识蒸馏(liu)”好比把别人酿好的酒进(jin)一步提纯。该模型训练数据(ju)是基于谷歌Gemini Thinking Experimental模型“蒸馏(liu)”出的仅有1000个样(yang)本的小型数据(ju)集(ji)。
“预算(suan)强制”则使用(yong)了AI模型训练新方法(fa)——“测试时扩展”的实现(xian)方式。“测试时扩展”又称“深度思(si)考”，核(he)心(xin)是在模型测试阶段，通过(guo)调整计算(suan)资源分配(pei)，使模型更深入思(si)考问题，提高(gao)推理能力和(he)准确性。
“预算(suan)强制”通过(guo)强制提前结束或延长模型的思(si)考过(guo)程，来影响模型的推理深度和(he)最终答案。s1对阿里云的通义(yi)千问开源模型进(jin)行微调，通过(guo)“预算(suan)强制”控制训练后的模型计算(suan)量，使用(yong)16个英伟达H100 GPU仅进(jin)行26分钟训练便达成目标。
美国加利福尼亚大学伯克(ke)利分校研(yan)究(jiu)团队最近也开发出一款名(ming)为TinyZero的精简AI模型，称复(fu)刻(ke)了DeepSeek-R1 Zero在倒计时和(he)乘(cheng)法(fa)任(ren)务中的表现(xian)。该模型通过(guo)强化学习，实现(xian)了部分相当(dang)于30亿模型参数的大语言模型的自我思(si)维验证和(he)搜索能力。团队称项目训练成本不(bu)到30美元。
“二次创造”增强AI普惠性
清华大学计算(suan)机系长聘副(fu)教(jiao)授刘知远接受记(ji)者采访时说，部分海外(wai)研(yan)究(jiu)团队使用(yong)DeepSeek-R1、o1等高(gao)性能推理大模型来构建(jian)、筛选高(gao)质量长思(si)维链数据(ju)集(ji)，再用(yong)这些数据(ju)集(ji)微调模型，可低成本快速获(huo)得高(gao)阶推理能力。
相关专家认为，这是AI研(yan)发的有益尝试，以“二次创造”方式构建(jian)模型增强了AI普惠性。但有三点值得注意：
首先，所谓“几十美元的低成本”，并未纳入开发基座大模型的高(gao)昂(ang)成本。这就好比盖房子(zi)，只算(suan)了最后装(zhuang)修的钱，却没算(suan)买地、打地基的钱。AI智(zhi)库“快思(si)慢(man)想研(yan)究(jiu)院(yuan)”院(yuan)长田(tian)丰告诉记(ji)者，几十美元成本只是最后一个环节的算(suan)力成本，并未计算(suan)基座模型的预训练成本、数据(ju)采集(ji)加工成本。
其次，“二次创造”构建(jian)的模型，整体性能尚无法(fa)比肩成熟大模型。TinyZero仅在简单数学任(ren)务、编程及数学益智(zhi)游戏等特定任(ren)务中有良好表现(xian)，但无法(fa)适用(yong)于更复(fu)杂、多样(yang)化的任(ren)务场景(jing)。而s1模型也只能通过(guo)精心(xin)挑选的训练数据(ju)，在特定测试集(ji)上超(chao)过(guo)早(zao)期版本o1 preview，而远未超(chao)过(guo)o1正式版或DeepSeek-R1。
最后，开发性能更优越(yue)的大模型，仍需强化学习技(ji)术。刘知远说，就推动(dong)大模型能力边界而言，“知识蒸馏(liu)”技(ji)术意义(yi)不(bu)大，未来仍需探索大规模强化学习技(ji)术，以持续激发大模型在思(si)考、反思(si)、探索等方面的能力。
AI模型未来如何进(jin)化
在2025年美国消(xiao)费电子(zi)展上，美国英伟达公(gong)司高(gao)管为AI的进(jin)化勾画了一条路线图：以智(zhi)能水(shui)平为纵轴、以计算(suan)量为横轴，衡量AI模型的“规模定律”呈现(xian)从“预训练扩展”、到“训练后扩展”，再到“测试时扩展”的演进(jin)。
“预训练扩展”堪称“大力出奇迹”——训练数据(ju)越(yue)多、模型规模越(yue)大、投入算(suan)力越(yue)多，最终得到AI模型的能力就越(yue)强。目标是构建(jian)一个通用(yong)语言模型，以GPT早(zao)期模型为代表。而“训练后扩展”涉(she)及强化学习和(he)人类反馈(kui)等技(ji)术，是预训练模型的“进(jin)化”，优化其在特定领域(yu)的任(ren)务表现(xian)。
随着“预训练扩展”和(he)“训练后扩展”边际收益逐渐递减，“测试时扩展”技(ji)术兴起。田(tian)丰说，“测试时扩展”的核(he)心(xin)在于将焦(jiao)点从训练阶段转移到推理阶段，通过(guo)动(dong)态控制推理过(guo)程中的计算(suan)量（如思(si)考步长、迭代次数）来优化结果。这一方法(fa)不(bu)仅降低了对预训练数据(ju)的依赖，还显著提升了模型潜力。
三者在资源分配(pei)和(he)应用(yong)场景(jing)上各有千秋。预训练像是让AI模型去学校学习基础(chu)知识，而后训练则是让模型掌握特定工作(zuo)技(ji)能，如医疗、法(fa)律等专业领域(yu)。“测试时扩展”则赋予了模型更强推理能力。
AI模型的迭代还存在类似(si)摩(mo)尔定律的现(xian)象(xiang)，即(ji)能力密度随时间呈指(zhi)数级增强。刘知远说，2023年以来，大模型能力密度大约(yue)每100天翻一番，即(ji)每过(guo)100天，只需要一半算(suan)力和(he)参数就能实现(xian)相同能力。未来应继续推进(jin)计算(suan)系统(tong)智(zhi)能化，不(bu)断追求更高(gao)能力密度，以更低成本，实现(xian)大模型高(gao)效发展。