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新华社(she)北京2月23日(ri)电 新闻分析(xi)｜全球科(ke)研团队竞逐(zhu)低成本AI模型研发新范式
新华社(she)记者彭茜
美国斯(si)坦(tan)福(fu)大(da)学等机构研究团队近日(ri)宣布，在基座大(da)模型基础上(shang)，仅耗费数十美元就开发出相对成熟的推理模型。尽管其整体性能尚无法比肩(jian)美国开放人工智能研究中心（OpenAI）开发的o1、中国深(shen)度求(qiu)索公司的DeepSeek-R1等，但此类尝(chang)试意味着(zhe)企(qi)业可(ke)以较低成本研发出适合自身(shen)的AI应用，AI普惠性有望增强。同时，其所应用的“测试时扩展”技术或代(dai)表一(yi)条更可(ke)持续的AI研发路径。
低成本玩(wan)转(zhuan)高级推理
美国斯(si)坦(tan)福(fu)大(da)学和华盛顿大(da)学研究团队近日(ri)宣布研发出名为s1的模型，在衡(heng)量数学和编码能力的测试中，可(ke)媲美o1和DeepSeek-R1等。研究团队称，训练租用所需的计算(suan)资源等成本只需约几(ji)十美元。
s1的核心创新在于采用了“知识蒸馏(liu)”技术和“预算(suan)强制(zhi)”方法。“知识蒸馏(liu)”好比把别(bie)人酿好的酒进一(yi)步提纯(chun)。该模型训练数据是基于谷歌Gemini Thinking Experimental模型“蒸馏(liu)”出的仅有1000个样(yang)本的小型数据集。
“预算(suan)强制(zhi)”则(ze)使用了AI模型训练新方法——“测试时扩展”的实(shi)现方式。“测试时扩展”又称“深(shen)度思考”，核心是在模型测试阶段，通过调整计算(suan)资源分配，使模型更深(shen)入思考问题，提高推理能力和准确性。
“预算(suan)强制(zhi)”通过强制(zhi)提前结束或延长模型的思考过程，来影响模型的推理深(shen)度和最终答案。s1对阿里云的通义(yi)千问开源模型进行微调，通过“预算(suan)强制(zhi)”控制(zhi)训练后的模型计算(suan)量，使用16个英伟达H100 GPU仅进行26分钟训练便达成目标。
美国加利(li)福(fu)尼亚大(da)学伯克利(li)分校研究团队最近也开发出一(yi)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现。该模型通过强化学习，实(shi)现了部(bu)分相当于30亿模型参数的大(da)语言(yan)模型的自我思维验证和搜索能力。团队称项目训练成本不到30美元。
“二(er)次创造”增强AI普惠性
清华大(da)学计算(suan)机系长聘副教授刘知远接受记者采访时说，部(bu)分海外研究团队使用DeepSeek-R1、o1等高性能推理大(da)模型来构建、筛(shai)选高质量长思维链数据集，再(zai)用这些数据集微调模型，可(ke)低成本快速获得(de)高阶推理能力。
相关专家认为，这是AI研发的有益尝(chang)试，以“二(er)次创造”方式构建模型增强了AI普惠性。但有三(san)点(dian)值得(de)注意：
首(shou)先，所谓“几(ji)十美元的低成本”，并未纳(na)入开发基座大(da)模型的高昂(ang)成本。这就好比盖房子，只算(suan)了最后装修(xiu)的钱，却没算(suan)买(mai)地、打地基的钱。AI智库“快思慢想研究院(yuan)”院(yuan)长田丰告诉记者，几(ji)十美元成本只是最后一(yi)个环节的算(suan)力成本，并未计算(suan)基座模型的预训练成本、数据采集加工成本。
其次，“二(er)次创造”构建的模型，整体性能尚无法比肩(jian)成熟大(da)模型。TinyZero仅在简单数学任务、编程及数学益智游戏等特定任务中有良好表现，但无法适用于更复杂、多样(yang)化的任务场景。而s1模型也只能通过精心挑选的训练数据，在特定测试集上(shang)超(chao)过早期版本o1 preview，而远未超(chao)过o1正式版或DeepSeek-R1。
最后，开发性能更优越的大(da)模型，仍需强化学习技术。刘知远说，就推动大(da)模型能力边界而言(yan)，“知识蒸馏(liu)”技术意义(yi)不大(da)，未来仍需探索大(da)规模强化学习技术，以持续激发大(da)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年美国消费电子展上(shang)，美国英伟达公司高管为AI的进化勾(gou)画了一(yi)条路线图：以智能水平为纵轴、以计算(suan)量为横轴，衡(heng)量AI模型的“规模定律”呈现从“预训练扩展”、到“训练后扩展”，再(zai)到“测试时扩展”的演(yan)进。
“预训练扩展”堪(kan)称“大(da)力出奇迹”——训练数据越多、模型规模越大(da)、投入算(suan)力越多，最终得(de)到AI模型的能力就越强。目标是构建一(yi)个通用语言(yan)模型，以GPT早期模型为代(dai)表。而“训练后扩展”涉及强化学习和人类反馈等技术，是预训练模型的“进化”，优化其在特定领域(yu)的任务表现。
随着(zhe)“预训练扩展”和“训练后扩展”边际收(shou)益逐(zhu)渐递减，“测试时扩展”技术兴起。田丰说，“测试时扩展”的核心在于将焦点(dian)从训练阶段转(zhuan)移到推理阶段，通过动态控制(zhi)推理过程中的计算(suan)量（如思考步长、迭代(dai)次数）来优化结果。这一(yi)方法不仅降低了对预训练数据的依赖，还显著(zhu)提升了模型潜力。
三(san)者在资源分配和应用场景上(shang)各(ge)有千秋。预训练像是让AI模型去学校学习基础知识，而后训练则(ze)是让模型掌握特定工作(zuo)技能，如医(yi)疗、法律等专业领域(yu)。“测试时扩展”则(ze)赋(fu)予(yu)了模型更强推理能力。
AI模型的迭代(dai)还存在类似摩尔定律的现象，即能力密(mi)度随时间呈指数级增强。刘知远说，2023年以来，大(da)模型能力密(mi)度大(da)约每(mei)100天翻一(yi)番，即每(mei)过100天，只需要一(yi)半(ban)算(suan)力和参数就能实(shi)现相同能力。未来应继续推进计算(suan)系统智能化，不断追求(qiu)更高能力密(mi)度，以更低成本，实(shi)现大(da)模型高效发展。（完）