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本文转自【新华网】；
新华社北(bei)京2月(yue)23日电 新闻分析｜全球科研团队竞(jing)逐(zhu)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(jiu)团队近日宣布，在基座大模型基础上(shang)，仅耗费数(shu)十美元就开发出相对(dui)成熟的推理模型。尽管其整体性能尚无法比肩(jian)美国开放(fang)人工智能研究(jiu)中心（OpenAI）开发的o1、中国深度求索公司的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”技术或代表一条更可持续的AI研发路径。
低成本玩转高级推理
美国斯坦福大学和华盛顿大学研究(jiu)团队近日宣布研发出名为s1的模型，在衡量数(shu)学和编码能力(li)的测试中，可媲美o1和DeepSeek-R1等。研究(jiu)团队称，训(xun)练租用所需的计算资源等成本只需约几十美元。
s1的核心创新在于采用了“知识蒸馏”技术和“预算强制”方法。“知识蒸馏”好比把(ba)别人酿好的酒进(jin)一步提(ti)纯。该模型训(xun)练数(shu)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(shu)据集。
“预算强制”则使(shi)用了AI模型训(xun)练新方法——“测试时扩展”的实现方式。“测试时扩展”又称“深度思(si)考”，核心是在模型测试阶段，通过(guo)调整计算资源分配，使(shi)模型更深入思(si)考问题，提(ti)高推理能力(li)和准(zhun)确性。
“预算强制”通过(guo)强制提(ti)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最终答案。s1对(dui)阿(a)里云(yun)的通义千问开源模型进(jin)行微(wei)调，通过(guo)“预算强制”控制训(xun)练后的模型计算量，使(shi)用16个英(ying)伟达H100 GPU仅进(jin)行26分钟(zhong)训(xun)练便达成目标。
美国加利(li)福尼亚大学伯克利(li)分校(xiao)研究(jiu)团队最近也开发出一款名为TinyZero的精简AI模型，称复(fu)刻了DeepSeek-R1 Zero在倒(dao)计时和乘法任务中的表现。该模型通过(guo)强化(hua)学习，实现了部分相当于30亿(yi)模型参数(shu)的大语言模型的自我思(si)维验证和搜索能力(li)。团队称项目训(xun)练成本不到(dao)30美元。
“二次(ci)创造”增强AI普惠性
清华大学计算机系长聘副教授刘(liu)知远接受记者采访时说(shuo)，部分海外(wai)研究(jiu)团队使(shi)用DeepSeek-R1、o1等高性能推理大模型来构建、筛选高质量长思(si)维链数(shu)据集，再(zai)用这些数(shu)据集微(wei)调模型，可低成本快速获得高阶推理能力(li)。
相关专家认为，这是AI研发的有益尝试，以“二次(ci)创造”方式构建模型增强了AI普惠性。但有三(san)点值得注意：
首先，所谓(wei)“几十美元的低成本”，并(bing)未纳入开发基座大模型的高昂(ang)成本。这就好比盖房子(zi)，只算了最后装修(xiu)的钱，却没算买地、打地基的钱。AI智库“快思(si)慢(man)想研究(jiu)院”院长田丰告(gao)诉记者，几十美元成本只是最后一个环(huan)节的算力(li)成本，并(bing)未计算基座模型的预训(xun)练成本、数(shu)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(jian)成熟大模型。TinyZero仅在简单数(shu)学任务、编程及数(shu)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(fu)杂、多样化(hua)的任务场景。而(er)s1模型也只能通过(guo)精心挑选的训(xun)练数(shu)据，在特定测试集上(shang)超过(guo)早期版本o1 preview，而(er)远未超过(guo)o1正式版或DeepSeek-R1。
最后，开发性能更优越的大模型，仍需强化(hua)学习技术。刘(liu)知远说(shuo)，就推动(dong)大模型能力(li)边界而(er)言，“知识蒸馏”技术意义不大，未来仍需探索大规模强化(hua)学习技术，以持续激发大模型在思(si)考、反思(si)、探索等方面的能力(li)。
AI模型未来如(ru)何进(jin)化(hua)
在2025年美国消费电子(zi)展上(shang)，美国英(ying)伟达公司高管为AI的进(jin)化(hua)勾画(hua)了一条路线图：以智能水平(ping)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)练扩展”、到(dao)“训(xun)练后扩展”，再(zai)到(dao)“测试时扩展”的演进(jin)。
“预训(xun)练扩展”堪称“大力(li)出奇迹”——训(xun)练数(shu)据越多、模型规模越大、投入算力(li)越多，最终得到(dao)AI模型的能力(li)就越强。目标是构建一个通用语言模型，以GPT早期模型为代表。而(er)“训(xun)练后扩展”涉及强化(hua)学习和人类反馈(kui)等技术，是预训(xun)练模型的“进(jin)化(hua)”，优化(hua)其在特定领域的任务表现。
随着“预训(xun)练扩展”和“训(xun)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(shuo)，“测试时扩展”的核心在于将焦点从训(xun)练阶段转移(yi)到(dao)推理阶段，通过(guo)动(dong)态控制推理过(guo)程中的计算量（如(ru)思(si)考步长、迭代次(ci)数(shu)）来优化(hua)结果。这一方法不仅降低了对(dui)预训(xun)练数(shu)据的依(yi)赖，还显著提(ti)升了模型潜力(li)。
三(san)者在资源分配和应用场景上(shang)各有千秋。预训(xun)练像是让AI模型去学校(xiao)学习基础知识，而(er)后训(xun)练则是让模型掌握特定工作技能，如(ru)医疗、法律等专业领域。“测试时扩展”则赋予了模型更强推理能力(li)。
AI模型的迭代还存(cun)在类似摩尔定律的现象，即能力(li)密度随时间呈指数(shu)级增强。刘(liu)知远说(shuo)，2023年以来，大模型能力(li)密度大约每100天翻一番，即每过(guo)100天，只需要一半算力(li)和参数(shu)就能实现相同能力(li)。未来应继续推进(jin)计算系统智能化(hua)，不断(duan)追求更高能力(li)密度，以更低成本，实现大模型高效发展。