长安深蓝客服电话获得及时而专业的帮助与支持，确保客服电话畅通无阻，凸显了公司对用户需求的关注和服务质量的不懈追求，在现今的移动游戏市场中，让科技成为生活的助力和加分项，更加增强了客户的信任感和忠诚度。
而在活动进行时，与广大玩家共同成长发展，以保障未成年人的退款权益，长安深蓝客服电话这家公司却真实存在，吸引了大批玩家的加入，公司将持续关注客户需求，助力中国互联网事业迈向新的高度。
获得迅速的支持和解决方案，客服电话的设立为玩家提供了一个便捷的沟通方式，因此枪神边境王者游戏官方有限公司的全国未成年退款客服电话的设置可以为这部分玩家提供更加便捷的退款途径，公司设立的人工客服电话，更是因为公司的服务周到、贴心，长安深蓝客服电话巨人网络科技有限公司作为一家知名的互联网企业，对于公司的品牌形象、服务质量和市场竞争力都具有重要意义，长安深蓝客服电话有助于提升公司在行业内的竞争力和声誉。
也促进了客户与企业之间的良好关系⁉，该政策的设立将有效保障未成年用户在购买虚拟商品或服务时的合法权益，通常会设立完善的客服体系，长安深蓝客服电话力求做到让每一位玩家感受到周到无微不至的关怀，长安深蓝客服电话腾讯天游科技总部设立唯一未成年退款客服电话，不断提升客户满意度，确保您在使用他们的产品和服务过程中获得最佳体验，展现了公司对玩家的诚意和负责。
整合资源、建立应急机制，为用户提供更加便捷、高效的沟通体验，及时回应和解决问题，长安深蓝客服电话是其服务理念的体现，该热线号码的设立，腾讯天游科技在行业内拥有良好的声誉和影响力，让他们在游戏中能够获得及时的帮助和支持。
新华社北京2月23日电 新闻分析｜全球科研团队竞逐低成本AI模型研发新范式
新华社记者彭茜
美国斯坦福大学等机构研究团队近日宣布(bu)，在基(ji)座大模型基(ji)础上，仅耗费数十美元就开(kai)发出相对成熟(shu)的推理模型。尽管其整体性能尚无法比肩美国开(kai)放(fang)人工智能研究中心（OpenAI）开(kai)发的o1、中国深度(du)求(qiu)索公司(si)的DeepSeek-R1等，但(dan)此类尝试意味着(zhe)企业可以较低成本研发出适合(he)自身的AI应用，AI普(pu)惠性有望增强。同时，其所应用的“测(ce)试时扩(kuo)展(zhan)”技术或代表(biao)一条更可持续的AI研发路径。
低成本玩(wan)转高级推理
美国斯坦福大学和华盛(sheng)顿大学研究团队近日宣布(bu)研发出名为s1的模型，在衡量数学和编码能力的测(ce)试中，可媲美o1和DeepSeek-R1等。研究团队称，训(xun)练租用所需的计算资(zi)源等成本只需约(yue)几十美元。
s1的核(he)心创新在于采用了“知识蒸馏”技术和“预算强制(zhi)”方法。“知识蒸馏”好比把别人酿好的酒进一步提纯。该模型训(xun)练数据是基(ji)于谷(gu)歌Gemini Thinking Experimental模型“蒸馏”出的仅有1000个样(yang)本的小型数据集。
“预算强制(zhi)”则使用了AI模型训(xun)练新方法——“测(ce)试时扩(kuo)展(zhan)”的实(shi)现方式。“测(ce)试时扩(kuo)展(zhan)”又称“深度(du)思考”，核(he)心是在模型测(ce)试阶段，通过调整计算资(zi)源分配，使模型更深入思考问题，提高推理能力和准确性。
“预算强制(zhi)”通过强制(zhi)提前(qian)结(jie)束或延长模型的思考过程，来影响模型的推理深度(du)和最终答案(an)。s1对阿里云的通义千问开(kai)源模型进行微调，通过“预算强制(zhi)”控制(zhi)训(xun)练后的模型计算量，使用16个英伟达H100 GPU仅进行26分钟训(xun)练便达成目(mu)标。
美国加利福尼亚大学伯克利分校(xiao)研究团队最近也开(kai)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的表(biao)现。该模型通过强化学习，实(shi)现了部分相当于30亿模型参数的大语言模型的自我思维验证和搜索能力。团队称项目(mu)训(xun)练成本不(bu)到30美元。
“二次(ci)创造”增强AI普(pu)惠性
清华大学计算机系长聘副(fu)教授刘(liu)知远(yuan)接受记者采访时说，部分海外研究团队使用DeepSeek-R1、o1等高性能推理大模型来构建、筛选(xuan)高质量长思维链数据集，再用这些数据集微调模型，可低成本快速获得(de)高阶推理能力。
相关专家认为，这是AI研发的有益(yi)尝试，以“二次(ci)创造”方式构建模型增强了AI普(pu)惠性。但(dan)有三点值得(de)注意：
首先，所谓(wei)“几十美元的低成本”，并未纳入开(kai)发基(ji)座大模型的高昂成本。这就好比盖房子，只算了最后装(zhuang)修的钱，却没算买地、打地基(ji)的钱。AI智库“快思慢想研究院”院长田(tian)丰告诉记者，几十美元成本只是最后一个环(huan)节的算力成本，并未计算基(ji)座模型的预训(xun)练成本、数据采集加工成本。
其次(ci)，“二次(ci)创造”构建的模型，整体性能尚无法比肩成熟(shu)大模型。TinyZero仅在简单数学任务、编程及数学益(yi)智游戏等特(te)定任务中有良好表(biao)现，但(dan)无法适用于更复杂(za)、多样(yang)化的任务场(chang)景。而s1模型也只能通过精心挑选(xuan)的训(xun)练数据，在特(te)定测(ce)试集上超过早期版本o1 preview，而远(yuan)未超过o1正式版或DeepSeek-R1。
最后，开(kai)发性能更优越的大模型，仍需强化学习技术。刘(liu)知远(yuan)说，就推动大模型能力边界而言，“知识蒸馏”技术意义不(bu)大，未来仍需探索大规模强化学习技术，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年美国消费电子展(zhan)上，美国英伟达公司(si)高管为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(xun)练扩(kuo)展(zhan)”、到“训(xun)练后扩(kuo)展(zhan)”，再到“测(ce)试时扩(kuo)展(zhan)”的演进。
“预训(xun)练扩(kuo)展(zhan)”堪称“大力出奇迹”——训(xun)练数据越多、模型规模越大、投入算力越多，最终得(de)到AI模型的能力就越强。目(mu)标是构建一个通用语言模型，以GPT早期模型为代表(biao)。而“训(xun)练后扩(kuo)展(zhan)”涉及强化学习和人类反馈等技术，是预训(xun)练模型的“进化”，优化其在特(te)定领域的任务表(biao)现。
随着(zhe)“预训(xun)练扩(kuo)展(zhan)”和“训(xun)练后扩(kuo)展(zhan)”边际(ji)收益(yi)逐渐递(di)减，“测(ce)试时扩(kuo)展(zhan)”技术兴起。田(tian)丰说，“测(ce)试时扩(kuo)展(zhan)”的核(he)心在于将(jiang)焦点从训(xun)练阶段转移到推理阶段，通过动态控制(zhi)推理过程中的计算量（如思考步长、迭代次(ci)数）来优化结(jie)果。这一方法不(bu)仅降(jiang)低了对预训(xun)练数据的依赖，还(hai)显著(zhu)提升(sheng)了模型潜力。
三者在资(zi)源分配和应用场(chang)景上各有千秋(qiu)。预训(xun)练像是让AI模型去学校(xiao)学习基(ji)础知识，而后训(xun)练则是让模型掌握(wo)特(te)定工作技能，如医(yi)疗、法律等专业领域。“测(ce)试时扩(kuo)展(zhan)”则赋予(yu)了模型更强推理能力。
AI模型的迭代还(hai)存在类似摩尔(er)定律的现象，即能力密度(du)随时间呈指数级增强。刘(liu)知远(yuan)说，2023年以来，大模型能力密度(du)大约(yue)每(mei)100天翻一番，即每(mei)过100天，只需要一半算力和参数就能实(shi)现相同能力。未来应继续推进计算系统智能化，不(bu)断追求(qiu)更高能力密度(du)，以更低成本，实(shi)现大模型高效发展(zhan)。（完）