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本文转自【新华网】；
新华社北(bei)京(jing)2月23日电 新闻分析｜全球科研团队竞(jing)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，在基座大模型基础上，仅耗费数十美元(yuan)就开发出相对成熟的推(tui)理模型。尽管其(qi)整体性能尚无法比(bi)肩美国开放人工(gong)智能研究中心（OpenAI）开发的o1、中国深度求索公司的DeepSeek-R1等，但此类尝试意味(wei)着企(qi)业可以较低成本研发出适合自身的AI应用(yong)，AI普(pu)惠性有(you)望(wang)增强(qiang)。同时(shi)，其(qi)所应用(yong)的“测试时(shi)扩(kuo)展”技术或(huo)代(dai)表一(yi)条更可持续的AI研发路径。
低成本玩转高级推(tui)理
美国斯坦福大学和华盛顿大学研究团队近日宣布研发出名(ming)为s1的模型，在衡量数学和编码能力的测试中，可媲(bi)美o1和DeepSeek-R1等。研究团队称(cheng)，训练租用(yong)所需的计算资(zi)源等成本只需约几十美元(yuan)。
s1的核心创新在于采用(yong)了(le)“知识(shi)蒸馏”技术和“预算强(qiang)制”方法。“知识(shi)蒸馏”好比(bi)把别(bie)人酿好的酒进一(yi)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(you)1000个样本的小型数据集。
“预算强(qiang)制”则使用(yong)了(le)AI模型训练新方法——“测试时(shi)扩(kuo)展”的实现方式。“测试时(shi)扩(kuo)展”又称(cheng)“深度思考(kao)”，核心是在模型测试阶段，通过调(diao)整计算资(zi)源分配，使模型更深入思考(kao)问题，提高推(tui)理能力和准确性。
“预算强(qiang)制”通过强(qiang)制提前结(jie)束或(huo)延长模型的思考(kao)过程，来(lai)影响模型的推(tui)理深度和最终答案。s1对阿里云的通义(yi)千问开源模型进行(xing)微调(diao)，通过“预算强(qiang)制”控制训练后的模型计算量，使用(yong)16个英伟达H100 GPU仅进行(xing)26分钟训练便达成目标。
美国加利福尼(ni)亚大学伯克利分校研究团队最近也开发出一(yi)款名(ming)为TinyZero的精简AI模型，称(cheng)复刻了(le)DeepSeek-R1 Zero在倒计时(shi)和乘法任务中的表现。该模型通过强(qiang)化学习，实现了(le)部分相当于30亿模型参数的大语言(yan)模型的自我思维验证和搜索能力。团队称(cheng)项目训练成本不到30美元(yuan)。
“二次创造”增强(qiang)AI普(pu)惠性
清华大学计算机系长聘副教授刘知远接受记者采访时(shi)说，部分海外研究团队使用(yong)DeepSeek-R1、o1等高性能推(tui)理大模型来(lai)构建、筛选高质量长思维链数据集，再用(yong)这些数据集微调(diao)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(you)益尝试，以“二次创造”方式构建模型增强(qiang)了(le)AI普(pu)惠性。但有(you)三点值得注意：
首(shou)先，所谓“几十美元(yuan)的低成本”，并未纳入开发基座大模型的高昂成本。这就好比(bi)盖房子，只算了(le)最后装修的钱，却没算买地、打地基的钱。AI智库“快思慢想(xiang)研究院”院长田(tian)丰告诉记者，几十美元(yuan)成本只是最后一(yi)个环节的算力成本，并未计算基座模型的预训练成本、数据采集加工(gong)成本。
其(qi)次，“二次创造”构建的模型，整体性能尚无法比(bi)肩成熟大模型。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(you)良好表现，但无法适用(yong)于更复杂、多样化的任务场景。而s1模型也只能通过精心挑选的训练数据，在特定测试集上超过早期版本o1 preview，而远未超过o1正式版或(huo)DeepSeek-R1。
最后，开发性能更优(you)越的大模型，仍需强(qiang)化学习技术。刘知远说，就推(tui)动(dong)大模型能力边界而言(yan)，“知识(shi)蒸馏”技术意义(yi)不大，未来(lai)仍需探索大规模强(qiang)化学习技术，以持续激发大模型在思考(kao)、反思、探索等方面的能力。
AI模型未来(lai)如何进化
在2025年美国消费电子展上，美国英伟达公司高管为AI的进化勾画了(le)一(yi)条路线图(tu)：以智能水平为纵轴、以计算量为横(heng)轴，衡量AI模型的“规模定律”呈现从(cong)“预训练扩(kuo)展”、到“训练后扩(kuo)展”，再到“测试时(shi)扩(kuo)展”的演进。
“预训练扩(kuo)展”堪称(cheng)“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(qiang)。目标是构建一(yi)个通用(yong)语言(yan)模型，以GPT早期模型为代(dai)表。而“训练后扩(kuo)展”涉(she)及强(qiang)化学习和人类反馈等技术，是预训练模型的“进化”，优(you)化其(qi)在特定领域的任务表现。
随着“预训练扩(kuo)展”和“训练后扩(kuo)展”边际收益逐渐递减，“测试时(shi)扩(kuo)展”技术兴起。田(tian)丰说，“测试时(shi)扩(kuo)展”的核心在于将焦点从(cong)训练阶段转移到推(tui)理阶段，通过动(dong)态控制推(tui)理过程中的计算量（如思考(kao)步(bu)长、迭代(dai)次数）来(lai)优(you)化结(jie)果。这一(yi)方法不仅降(jiang)低了(le)对预训练数据的依赖，还显著提升(sheng)了(le)模型潜力。
三者在资(zi)源分配和应用(yong)场景上各有(you)千秋。预训练像是让AI模型去学校学习基础知识(shi)，而后训练则是让模型掌握特定工(gong)作技能，如医疗、法律等专业领域。“测试时(shi)扩(kuo)展”则赋予了(le)模型更强(qiang)推(tui)理能力。
AI模型的迭代(dai)还存在类似摩尔定律的现象，即能力密度随时(shi)间(jian)呈指数级增强(qiang)。刘知远说，2023年以来(lai)，大模型能力密度大约每100天翻(fan)一(yi)番，即每过100天，只需要一(yi)半算力和参数就能实现相同能力。未来(lai)应继续推(tui)进计算系统智能化，不断追(zhui)求更高能力密度，以更低成本，实现大模型高效发展。