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本文转自【新华网】；
新华社(she)北(bei)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(she)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(zuo)大模型基础上，仅耗费数十美元就开发出相对成熟的(de)推理模型。尽管其整体性能尚无法比(bi)肩美国开放人工智能研究中(zhong)心（OpenAI）开发的(de)o1、中(zhong)国深度求索公司的(de)DeepSeek-R1等，但此(ci)类尝试意(yi)味着企业可以较低成本研发出适合自身(shen)的(de)AI应用，AI普惠性有望增强。同时，其所应用的(de)“测试时扩展”技术或代表一(yi)条更可持续的(de)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(dun)大学研究团队近日宣布研发出名为(wei)s1的(de)模型，在衡量数学和编码能力的(de)测试中(zhong)，可媲美o1和DeepSeek-R1等。研究团队称(cheng)，训练租用所需的(de)计(ji)算资(zi)源等成本只需约几十美元。
s1的(de)核心创(chuang)新在于采用了“知(zhi)识蒸馏”技术和“预算强制”方法。“知(zhi)识蒸馏”好比(bi)把别人酿好的(de)酒(jiu)进一(yi)步提(ti)纯。该模型训练数据是基于谷歌Gemini Thinking Experimental模型“蒸馏”出的(de)仅有1000个样本的(de)小型数据集。
“预算强制”则使用了AI模型训练新方法——“测试时扩展”的(de)实现方式。“测试时扩展”又称(cheng)“深度思考”，核心是在模型测试阶段，通过调整计(ji)算资(zi)源分配(pei)，使模型更深入思考问题，提(ti)高推理能力和准确性。
“预算强制”通过强制提(ti)前结(jie)束(shu)或延长模型的(de)思考过程，来影响(xiang)模型的(de)推理深度和最(zui)终答案。s1对阿里云的(de)通义千问开源模型进行微调，通过“预算强制”控制训练后的(de)模型计(ji)算量，使用16个英伟(wei)达H100 GPU仅进行26分钟训练便达成目标。
美国加利福尼亚(ya)大学伯克(ke)利分校研究团队最(zui)近也开发出一(yi)款名为(wei)TinyZero的(de)精简(jian)AI模型，称(cheng)复刻了DeepSeek-R1 Zero在倒(dao)计(ji)时和乘(cheng)法任务中(zhong)的(de)表现。该模型通过强化学习，实现了部分相当于30亿模型参数的(de)大语言模型的(de)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。
“二次(ci)创(chuang)造”增强AI普惠性
清华大学计(ji)算机系长聘副教授刘(liu)知(zhi)远接(jie)受(shou)记者采访时说，部分海(hai)外研究团队使用DeepSeek-R1、o1等高性能推理大模型来构建(jian)、筛选高质量长思维链数据集，再用这些数据集微调模型，可低成本快速获得高阶推理能力。
相关专家认为(wei)，这是AI研发的(de)有益(yi)尝试，以“二次(ci)创(chuang)造”方式构建(jian)模型增强了AI普惠性。但有三点值得注意(yi)：
首先，所谓(wei)“几十美元的(de)低成本”，并未纳(na)入开发基座(zuo)大模型的(de)高昂(ang)成本。这就好比(bi)盖房子(zi)，只算了最(zui)后装修的(de)钱(qian)，却没算买地、打地基的(de)钱(qian)。AI智库“快思慢想研究院”院长田丰告诉记者，几十美元成本只是最(zui)后一(yi)个环节的(de)算力成本，并未计(ji)算基座(zuo)模型的(de)预训练成本、数据采集加工成本。
其次(ci)，“二次(ci)创(chuang)造”构建(jian)的(de)模型，整体性能尚无法比(bi)肩成熟大模型。TinyZero仅在简(jian)单数学任务、编程及(ji)数学益(yi)智游(you)戏等特定任务中(zhong)有良好表现，但无法适用于更复杂、多样化的(de)任务场(chang)景(jing)。而s1模型也只能通过精心挑选的(de)训练数据，在特定测试集上超过早期(qi)版本o1 preview，而远未超过o1正式版或DeepSeek-R1。
最(zui)后，开发性能更优越的(de)大模型，仍需强化学习技术。刘(liu)知(zhi)远说，就推动(dong)大模型能力边(bian)界而言，“知(zhi)识蒸馏”技术意(yi)义不大，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(de)能力。
AI模型未来如何进化
在2025年美国消费电子(zi)展上，美国英伟(wei)达公司高管为(wei)AI的(de)进化勾画了一(yi)条路线图：以智能水平为(wei)纵轴、以计(ji)算量为(wei)横轴，衡量AI模型的(de)“规模定律”呈现从“预训练扩展”、到“训练后扩展”，再到“测试时扩展”的(de)演进。
“预训练扩展”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(zui)终得到AI模型的(de)能力就越强。目标是构建(jian)一(yi)个通用语言模型，以GPT早期(qi)模型为(wei)代表。而“训练后扩展”涉及(ji)强化学习和人类反馈等技术，是预训练模型的(de)“进化”，优化其在特定领域的(de)任务表现。
随着“预训练扩展”和“训练后扩展”边(bian)际收益(yi)逐渐递减，“测试时扩展”技术兴起。田丰说，“测试时扩展”的(de)核心在于将(jiang)焦点从训练阶段转移到推理阶段，通过动(dong)态控制推理过程中(zhong)的(de)计(ji)算量（如思考步长、迭代次(ci)数）来优化结(jie)果。这一(yi)方法不仅降低了对预训练数据的(de)依赖，还显著提(ti)升(sheng)了模型潜力。
三者在资(zi)源分配(pei)和应用场(chang)景(jing)上各有千秋。预训练像是让AI模型去学校学习基础知(zhi)识，而后训练则是让模型掌握特定工作技能，如医疗、法律等专业领域。“测试时扩展”则赋予了模型更强推理能力。
AI模型的(de)迭代还存在类似摩尔定律的(de)现象，即(ji)能力密度随时间呈指(zhi)数级增强。刘(liu)知(zhi)远说，2023年以来，大模型能力密度大约每100天翻一(yi)番，即(ji)每过100天，只需要一(yi)半算力和参数就能实现相同能力。未来应继(ji)续推进计(ji)算系统(tong)智能化，不断追求更高能力密度，以更低成本，实现大模型高效发展。