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新华社北(bei)京2月23日电 新闻分(fen)析｜全球科研团队(dui)竞逐低成本AI模型研发新范式
新华社记者彭(peng)茜
美(mei)国斯坦福大学(xue)等机(ji)构研究团队(dui)近日宣布，在基座大模型基础上，仅耗费数十美(mei)元就开发出相对成熟的推(tui)理模型。尽管(guan)其整体性能尚无(wu)法比肩美(mei)国开放人工智能研究中(zhong)心（OpenAI）开发的o1、中(zhong)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低成本研发出适合自身的AI应用，AI普惠性有望增强。同时，其所应用的“测试时扩展”技(ji)术(shu)或代表一条更(geng)可持续的AI研发路径。
低成本玩转高级推(tui)理
美(mei)国斯坦福大学(xue)和华盛顿大学(xue)研究团队(dui)近日宣布研发出名为s1的模型，在衡量数学(xue)和编(bian)码能力的测试中(zhong)，可媲美(mei)o1和DeepSeek-R1等。研究团队(dui)称，训练租用所需的计算资源等成本只需约(yue)几十美(mei)元。
s1的核心创新在于采用了“知识蒸馏”技(ji)术(shu)和“预算强制(zhi)”方法。“知识蒸馏”好比把别人酿好的酒(jiu)进一步(bu)提纯。该模型训练数据是基于谷歌Gemini Thinking Experimental模型“蒸馏”出的仅有1000个样本的小型数据集(ji)。
“预算强制(zhi)”则使用了AI模型训练新方法——“测试时扩展”的实现方式。“测试时扩展”又称“深度思考”，核心是在模型测试阶段，通过调整计算资源分(fen)配，使模型更(geng)深入思考问题，提高推(tui)理能力和准确性。
“预算强制(zhi)”通过强制(zhi)提前结束或延长模型的思考过程，来影响模型的推(tui)理深度和最终答案(an)。s1对阿里云的通义千问开源模型进行微调，通过“预算强制(zhi)”控制(zhi)训练后的模型计算量，使用16个英伟达H100 GPU仅进行26分(fen)钟(zhong)训练便达成目标(biao)。
美(mei)国加(jia)利福尼亚大学(xue)伯克利分(fen)校研究团队(dui)最近也(ye)开发出一款名为TinyZero的精简AI模型，称复刻了DeepSeek-R1 Zero在倒计时和乘法任务中(zhong)的表现。该模型通过强化学(xue)习，实现了部(bu)分(fen)相当于30亿模型参数的大语言模型的自我(wo)思维验证和搜索能力。团队(dui)称项目训练成本不到30美(mei)元。
“二次创造”增强AI普惠性
清华大学(xue)计算机(ji)系长聘副教授刘(liu)知远接受(shou)记者采访时说，部(bu)分(fen)海外研究团队(dui)使用DeepSeek-R1、o1等高性能推(tui)理大模型来构建、筛选高质量长思维链(lian)数据集(ji)，再用这些数据集(ji)微调模型，可低成本快速获得高阶推(tui)理能力。
相关专家认为，这是AI研发的有益尝试，以“二次创造”方式构建模型增强了AI普惠性。但有三点值(zhi)得注意：
首先，所谓“几十美(mei)元的低成本”，并未纳入开发基座大模型的高昂成本。这就好比盖房子，只算了最后装修的钱，却没算买地、打地基的钱。AI智库“快思慢想研究院”院长田丰(feng)告(gao)诉记者，几十美(mei)元成本只是最后一个环(huan)节的算力成本，并未计算基座模型的预训练成本、数据采集(ji)加(jia)工成本。
其次，“二次创造”构建的模型，整体性能尚无(wu)法比肩成熟大模型。TinyZero仅在简单(dan)数学(xue)任务、编(bian)程及数学(xue)益智游(you)戏等特定任务中(zhong)有良好表现，但无(wu)法适用于更(geng)复杂、多样化的任务场景。而s1模型也(ye)只能通过精心挑选的训练数据，在特定测试集(ji)上超过早期(qi)版本o1 preview，而远未超过o1正式版或DeepSeek-R1。
最后，开发性能更(geng)优越的大模型，仍需强化学(xue)习技(ji)术(shu)。刘(liu)知远说，就推(tui)动大模型能力边界而言，“知识蒸馏”技(ji)术(shu)意义不大，未来仍需探索大规模强化学(xue)习技(ji)术(shu)，以持续激发大模型在思考、反思、探索等方面的能力。
AI模型未来如何进化
在2025年(nian)美(mei)国消费电子展上，美(mei)国英伟达公(gong)司高管(guan)为AI的进化勾画了一条路线图：以智能水平为纵轴、以计算量为横轴，衡量AI模型的“规模定律”呈现从“预训练扩展”、到“训练后扩展”，再到“测试时扩展”的演(yan)进。
“预训练扩展”堪称“大力出奇迹”——训练数据越多、模型规模越大、投入算力越多，最终得到AI模型的能力就越强。目标(biao)是构建一个通用语言模型，以GPT早期(qi)模型为代表。而“训练后扩展”涉(she)及强化学(xue)习和人类反馈等技(ji)术(shu)，是预训练模型的“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)收益逐渐递减，“测试时扩展”技(ji)术(shu)兴起。田丰(feng)说，“测试时扩展”的核心在于将焦点从训练阶段转移到推(tui)理阶段，通过动态控制(zhi)推(tui)理过程中(zhong)的计算量（如思考步(bu)长、迭(die)代次数）来优化结果。这一方法不仅降低了对预训练数据的依赖(lai)，还显著提升了模型潜力。
三者在资源分(fen)配和应用场景上各有千秋。预训练像是让AI模型去学(xue)校学(xue)习基础知识，而后训练则是让模型掌握特定工作技(ji)能，如医疗、法律等专业领域。“测试时扩展”则赋(fu)予了模型更(geng)强推(tui)理能力。
AI模型的迭(die)代还存在类似摩尔定律的现象，即能力密(mi)度随时间呈指(zhi)数级增强。刘(liu)知远说，2023年(nian)以来，大模型能力密(mi)度大约(yue)每100天翻一番，即每过100天，只需要一半算力和参数就能实现相同能力。未来应继(ji)续推(tui)进计算系统智能化，不断追(zhui)求更(geng)高能力密(mi)度，以更(geng)低成本，实现大模型高效发展。（完）