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本文转自【新华网(wang)】；
新华社北京2月23日电 新闻(wen)分析｜全球科研团(tuan)队竞逐低成(cheng)本AI模型研发(fa)新范式(shi)
新华社记者彭茜
美国斯坦福(fu)大学等机构研究团(tuan)队近日宣布，在基座(zuo)大模型基础上，仅耗费数十美元(yuan)就开(kai)发(fa)出相对(dui)成(cheng)熟(shu)的推理模型。尽(jin)管其整体(ti)性能尚(shang)无法比肩美国开(kai)放(fang)人工智能研究中心（OpenAI）开(kai)发(fa)的o1、中国深度求索公司的DeepSeek-R1等，但此类尝试意味(wei)着(zhe)企业可以(yi)较低成(cheng)本研发(fa)出适合自身的AI应用(yong)，AI普惠(hui)性有望增强。同时，其所应用(yong)的“测试时扩展(zhan)”技(ji)术或代表一条更可持续的AI研发(fa)路(lu)径。
低成(cheng)本玩(wan)转高级推理
美国斯坦福(fu)大学和华盛顿大学研究团(tuan)队近日宣布研发(fa)出名为s1的模型，在衡量数学和编码能力的测试中，可媲美o1和DeepSeek-R1等。研究团(tuan)队称，训练租(zu)用(yong)所需的计算(suan)资源等成(cheng)本只需约(yue)几十美元(yuan)。
s1的核心创新在于采用(yong)了“知识蒸(zheng)馏”技(ji)术和“预(yu)算(suan)强制(zhi)”方法。“知识蒸(zheng)馏”好比把别人酿好的酒进一步提纯。该模型训练数据是基于谷(gu)歌Gemini Thinking Experimental模型“蒸(zheng)馏”出的仅有1000个样本的小型数据集(ji)。
“预(yu)算(suan)强制(zhi)”则使用(yong)了AI模型训练新方法——“测试时扩展(zhan)”的实现(xian)方式(shi)。“测试时扩展(zhan)”又称“深度思考”，核心是在模型测试阶段，通过调整计算(suan)资源分配，使模型更深入思考问题，提高推理能力和准(zhun)确性。
“预(yu)算(suan)强制(zhi)”通过强制(zhi)提前结(jie)束或延长模型的思考过程，来影响(xiang)模型的推理深度和最(zui)终答案。s1对(dui)阿里云的通义千(qian)问开(kai)源模型进行微调，通过“预(yu)算(suan)强制(zhi)”控制(zhi)训练后的模型计算(suan)量，使用(yong)16个英伟达H100 GPU仅进行26分钟训练便达成(cheng)目标。
美国加利(li)福(fu)尼亚大学伯克利(li)分校研究团(tuan)队最(zui)近也开(kai)发(fa)出一款名为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(xian)。该模型通过强化学习，实现(xian)了部分相当于30亿模型参数的大语言模型的自我思维验证(zheng)和搜索能力。团(tuan)队称项目训练成(cheng)本不到30美元(yuan)。
“二次(ci)创造(zao)”增强AI普惠(hui)性
清华大学计算(suan)机系长聘副教授刘知远接受记者采访时说，部分海(hai)外研究团(tuan)队使用(yong)DeepSeek-R1、o1等高性能推理大模型来构建、筛选高质量长思维链数据集(ji)，再用(yong)这些数据集(ji)微调模型，可低成(cheng)本快速获得高阶推理能力。
相关专家(jia)认为，这是AI研发(fa)的有益(yi)尝试，以(yi)“二次(ci)创造(zao)”方式(shi)构建模型增强了AI普惠(hui)性。但有三点值得注意：
首先，所谓“几十美元(yuan)的低成(cheng)本”，并未纳(na)入开(kai)发(fa)基座(zuo)大模型的高昂成(cheng)本。这就好比盖(gai)房子(zi)，只算(suan)了最(zui)后装(zhuang)修的钱，却没算(suan)买地、打地基的钱。AI智库“快思慢(man)想研究院”院长田丰告诉(su)记者，几十美元(yuan)成(cheng)本只是最(zui)后一个环节的算(suan)力成(cheng)本，并未计算(suan)基座(zuo)模型的预(yu)训练成(cheng)本、数据采集(ji)加工成(cheng)本。
其次(ci)，“二次(ci)创造(zao)”构建的模型，整体(ti)性能尚(shang)无法比肩成(cheng)熟(shu)大模型。TinyZero仅在简单(dan)数学任务、编程及数学益(yi)智游戏等特定任务中有良好表现(xian)，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(ji)上超过早期版本o1 preview，而远未超过o1正式(shi)版或DeepSeek-R1。
最(zui)后，开(kai)发(fa)性能更优越的大模型，仍需强化学习技(ji)术。刘知远说，就推动(dong)大模型能力边界(jie)而言，“知识蒸(zheng)馏”技(ji)术意义不大，未来仍需探索大规模强化学习技(ji)术，以(yi)持续激发(fa)大模型在思考、反思、探索等方面的能力。
AI模型未来如何(he)进化
在2025年美国消(xiao)费电子(zi)展(zhan)上，美国英伟达公司高管为AI的进化勾画了一条路(lu)线图：以(yi)智能水平为纵(zong)轴、以(yi)计算(suan)量为横轴，衡量AI模型的“规模定律”呈现(xian)从“预(yu)训练扩展(zhan)”、到“训练后扩展(zhan)”，再到“测试时扩展(zhan)”的演进。
“预(yu)训练扩展(zhan)”堪称“大力出奇迹”——训练数据越多、模型规模越大、投入算(suan)力越多，最(zui)终得到AI模型的能力就越强。目标是构建一个通用(yong)语言模型，以(yi)GPT早期模型为代表。而“训练后扩展(zhan)”涉及强化学习和人类反馈等技(ji)术，是预(yu)训练模型的“进化”，优化其在特定领(ling)域的任务表现(xian)。
随着(zhe)“预(yu)训练扩展(zhan)”和“训练后扩展(zhan)”边际(ji)收益(yi)逐渐递减(jian)，“测试时扩展(zhan)”技(ji)术兴起。田丰说，“测试时扩展(zhan)”的核心在于将焦(jiao)点从训练阶段转移到推理阶段，通过动(dong)态控制(zhi)推理过程中的计算(suan)量（如思考步长、迭代次(ci)数）来优化结(jie)果。这一方法不仅降低了对(dui)预(yu)训练数据的依赖，还(hai)显(xian)著提升了模型潜(qian)力。
三者在资源分配和应用(yong)场景上各有千(qian)秋。预(yu)训练像是让AI模型去学校学习基础知识，而后训练则是让模型掌握特定工作技(ji)能，如医疗、法律等专业领(ling)域。“测试时扩展(zhan)”则赋予了模型更强推理能力。
AI模型的迭代还(hai)存在类似摩尔定律的现(xian)象，即能力密度随时间呈指数级增强。刘知远说，2023年以(yi)来，大模型能力密度大约(yue)每100天翻一番(fan)，即每过100天，只需要(yao)一半算(suan)力和参数就能实现(xian)相同能力。未来应继续推进计算(suan)系统智能化，不断(duan)追(zhui)求更高能力密度，以(yi)更低成(cheng)本，实现(xian)大模型高效发(fa)展(zhan)。