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本文转自【新华网】；
新华社(she)北京(jing)2月23日电 新闻分析｜全(quan)球科研(yan)团队竞逐低成本AI模(mo)型研(yan)发(fa)新范式(shi)
新华社(she)记者彭茜
美国斯坦福大学等(deng)机构研(yan)究团队近日宣布，在(zai)基座大模(mo)型基础上，仅耗费数十美元就开发(fa)出相对成熟的推理模(mo)型。尽管(guan)其整(zheng)体性能尚无法(fa)比(bi)肩(jian)美国开放人工智(zhi)能研(yan)究中心（OpenAI）开发(fa)的o1、中国深度求索公司的DeepSeek-R1等(deng)，但此类(lei)尝(chang)试意(yi)味着企业可以较低成本研(yan)发(fa)出适合自身的AI应用，AI普惠性有望增强(qiang)。同时，其所应用的“测(ce)试时扩展”技术或代表一(yi)条更可持续的AI研(yan)发(fa)路径。
低成本玩转高(gao)级推理
美国斯坦福大学和华盛顿大学研(yan)究团队近日宣布研(yan)发(fa)出名为s1的模(mo)型，在(zai)衡量数学和编码能力的测(ce)试中，可媲美o1和DeepSeek-R1等(deng)。研(yan)究团队称(cheng)，训练租用所需的计算资源等(deng)成本只需约几十美元。
s1的核心创新在(zai)于采用了“知识(shi)蒸馏”技术和“预算强(qiang)制”方法(fa)。“知识(shi)蒸馏”好比(bi)把别人酿好的酒进一(yi)步提纯(chun)。该模(mo)型训练数据是基于谷歌Gemini Thinking Experimental模(mo)型“蒸馏”出的仅有1000个样本的小型数据集。
“预算强(qiang)制”则使用了AI模(mo)型训练新方法(fa)——“测(ce)试时扩展”的实现方式(shi)。“测(ce)试时扩展”又称(cheng)“深度思考”，核心是在(zai)模(mo)型测(ce)试阶段，通过调整(zheng)计算资源分配，使模(mo)型更深入思考问题，提高(gao)推理能力和准确性。
“预算强(qiang)制”通过强(qiang)制提前结束或延长模(mo)型的思考过程，来(lai)影响模(mo)型的推理深度和最终答案(an)。s1对阿里云的通义千问开源模(mo)型进行微调，通过“预算强(qiang)制”控(kong)制训练后的模(mo)型计算量，使用16个英(ying)伟达H100 GPU仅进行26分钟训练便达成目标。
美国加(jia)利福尼亚(ya)大学伯克利分校研(yan)究团队最近也开发(fa)出一(yi)款名为TinyZero的精简AI模(mo)型，称(cheng)复(fu)刻了DeepSeek-R1 Zero在(zai)倒计时和乘(cheng)法(fa)任务中的表现。该模(mo)型通过强(qiang)化学习(xi)，实现了部分相当于30亿模(mo)型参(can)数的大语言模(mo)型的自我思维验证和搜(sou)索能力。团队称(cheng)项目训练成本不到30美元。
“二次创造”增强(qiang)AI普惠性
清华大学计算机系长聘副教授刘知远接受记者采访(fang)时说，部分海外(wai)研(yan)究团队使用DeepSeek-R1、o1等(deng)高(gao)性能推理大模(mo)型来(lai)构建(jian)、筛选高(gao)质量长思维链数据集，再用这些数据集微调模(mo)型，可低成本快速获得(de)高(gao)阶推理能力。
相关专家认(ren)为，这是AI研(yan)发(fa)的有益尝(chang)试，以“二次创造”方式(shi)构建(jian)模(mo)型增强(qiang)了AI普惠性。但有三点(dian)值得(de)注意(yi)：
首先，所谓“几十美元的低成本”，并(bing)未纳入开发(fa)基座大模(mo)型的高(gao)昂成本。这就好比(bi)盖房子，只算了最后装修的钱，却没算买地、打地基的钱。AI智(zhi)库(ku)“快思慢想研(yan)究院(yuan)”院(yuan)长田丰告诉记者，几十美元成本只是最后一(yi)个环节的算力成本，并(bing)未计算基座模(mo)型的预训练成本、数据采集加(jia)工成本。
其次，“二次创造”构建(jian)的模(mo)型，整(zheng)体性能尚无法(fa)比(bi)肩(jian)成熟大模(mo)型。TinyZero仅在(zai)简单数学任务、编程及数学益智(zhi)游戏等(deng)特定任务中有良(liang)好表现，但无法(fa)适用于更复(fu)杂(za)、多样化的任务场景。而s1模(mo)型也只能通过精心挑选的训练数据，在(zai)特定测(ce)试集上超过早期(qi)版本o1 preview，而远未超过o1正式(shi)版或DeepSeek-R1。
最后，开发(fa)性能更优越的大模(mo)型，仍需强(qiang)化学习(xi)技术。刘知远说，就推动大模(mo)型能力边界而言，“知识(shi)蒸馏”技术意(yi)义不大，未来(lai)仍需探索大规模(mo)强(qiang)化学习(xi)技术，以持续激发(fa)大模(mo)型在(zai)思考、反思、探索等(deng)方面的能力。
AI模(mo)型未来(lai)如何(he)进化
在(zai)2025年美国消费电子展上，美国英(ying)伟达公司高(gao)管(guan)为AI的进化勾画了一(yi)条路线(xian)图(tu)：以智(zhi)能水平为纵轴、以计算量为横轴，衡量AI模(mo)型的“规模(mo)定律”呈现从“预训练扩展”、到“训练后扩展”，再到“测(ce)试时扩展”的演进。
“预训练扩展”堪称(cheng)“大力出奇迹”——训练数据越多、模(mo)型规模(mo)越大、投入算力越多，最终得(de)到AI模(mo)型的能力就越强(qiang)。目标是构建(jian)一(yi)个通用语言模(mo)型，以GPT早期(qi)模(mo)型为代表。而“训练后扩展”涉及强(qiang)化学习(xi)和人类(lei)反馈等(deng)技术，是预训练模(mo)型的“进化”，优化其在(zai)特定领域的任务表现。
随着“预训练扩展”和“训练后扩展”边际收益逐渐递减，“测(ce)试时扩展”技术兴(xing)起。田丰说，“测(ce)试时扩展”的核心在(zai)于将焦点(dian)从训练阶段转移到推理阶段，通过动态(tai)控(kong)制推理过程中的计算量（如思考步长、迭(die)代次数）来(lai)优化结果。这一(yi)方法(fa)不仅降低了对预训练数据的依赖，还显著(zhu)提升(sheng)了模(mo)型潜力。
三者在(zai)资源分配和应用场景上各有千秋。预训练像是让(rang)AI模(mo)型去学校学习(xi)基础知识(shi)，而后训练则是让(rang)模(mo)型掌握特定工作技能，如医疗、法(fa)律等(deng)专业领域。“测(ce)试时扩展”则赋(fu)予了模(mo)型更强(qiang)推理能力。
AI模(mo)型的迭(die)代还存在(zai)类(lei)似摩尔(er)定律的现象，即能力密度随时间呈指数级增强(qiang)。刘知远说，2023年以来(lai)，大模(mo)型能力密度大约每100天(tian)翻一(yi)番(fan)，即每过100天(tian)，只需要一(yi)半算力和参(can)数就能实现相同能力。未来(lai)应继续推进计算系统智(zhi)能化，不断追求更高(gao)能力密度，以更低成本，实现大模(mo)型高(gao)效发(fa)展。