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本(ben)文转自(zi)【新华网】；
新华社(she)北京2月23日电 新闻分(fen)析｜全球科研团队(dui)竞(jing)逐低成本(ben)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(dui)近日宣布，在基座大模型基础上，仅耗费数十美元就开发出相对成熟的推理模型。尽管其(qi)整体性(xing)能尚无法比(bi)肩美国开放人(ren)工(gong)智能研究中心（OpenAI）开发的o1、中国深度(du)求索公(gong)司的DeepSeek-R1等，但此(ci)类尝试(shi)意味着企业可以较低成本(ben)研发出适合自(zi)身的AI应用，AI普惠性(xing)有望增强。同时，其(qi)所应用的“测(ce)试(shi)时扩展”技术或代表一条更可持续的AI研发路径。
低成本(ben)玩转高级推理
美国斯坦福大学和华盛顿大学研究团队(dui)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(ce)试(shi)中，可媲美o1和DeepSeek-R1等。研究团队(dui)称，训练租用所需的计算资源等成本(ben)只(zhi)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(bi)把别人(ren)酿好的酒进一步提纯。该模型训练数据是基于谷歌(ge)Gemini Thinking Experimental模型“蒸馏”出的仅有1000个样本(ben)的小型数据集。
“预算强制”则使用了AI模型训练新方法——“测(ce)试(shi)时扩展”的实现(xian)方式。“测(ce)试(shi)时扩展”又称“深度(du)思考”，核心是在模型测(ce)试(shi)阶(jie)段，通(tong)过调整计算资源分(fen)配，使模型更深入思考问题，提高推理能力和准确性(xing)。
“预算强制”通(tong)过强制提前结束或延长模型的思考过程，来影响(xiang)模型的推理深度(du)和最终答案。s1对阿里云的通(tong)义千问开源模型进行(xing)微(wei)调，通(tong)过“预算强制”控制训练后的模型计算量，使用16个英伟达H100 GPU仅进行(xing)26分(fen)钟训练便达成目(mu)标。
美国加(jia)利(li)福尼亚大学伯克利(li)分(fen)校研究团队(dui)最近也开发出一款名(ming)为TinyZero的精(jing)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(tong)过强化学习，实现(xian)了部分(fen)相当于30亿模型参数的大语言模型的自(zi)我思维验证(zheng)和搜(sou)索能力。团队(dui)称项目(mu)训练成本(ben)不到30美元。
“二次创造”增强AI普惠性(xing)
清华大学计算机系长聘副(fu)教授刘知远接受记者采访时说(shuo)，部分(fen)海外研究团队(dui)使用DeepSeek-R1、o1等高性(xing)能推理大模型来构建、筛选高质(zhi)量长思维链(lian)数据集，再用这些数据集微(wei)调模型，可低成本(ben)快速获得高阶(jie)推理能力。
相关专家认为，这是AI研发的有益(yi)尝试(shi)，以“二次创造”方式构建模型增强了AI普惠性(xing)。但有三点值得注意：
首先，所谓“几十美元的低成本(ben)”，并未(wei)纳入开发基座大模型的高昂成本(ben)。这就好比(bi)盖(gai)房子，只(zhi)算了最后装(zhuang)修的钱，却没算买地、打(da)地基的钱。AI智库(ku)“快思慢想研究院”院长田丰(feng)告诉(su)记者，几十美元成本(ben)只(zhi)是最后一个环节的算力成本(ben)，并未(wei)计算基座模型的预训练成本(ben)、数据采集加(jia)工(gong)成本(ben)。
其(qi)次，“二次创造”构建的模型，整体性(xing)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(yi)智游戏等特定(ding)任务中有良好表现(xian)，但无法适用于更复杂(za)、多样化的任务场(chang)景(jing)。而s1模型也只(zhi)能通(tong)过精(jing)心挑选的训练数据，在特定(ding)测(ce)试(shi)集上超过早期(qi)版本(ben)o1 preview，而远未(wei)超过o1正式版或DeepSeek-R1。
最后，开发性(xing)能更优越的大模型，仍(reng)需强化学习技术。刘知远说(shuo)，就推动大模型能力边界而言，“知识蒸馏”技术意义不大，未(wei)来仍(reng)需探索大规(gui)模强化学习技术，以持续激发大模型在思考、反思、探索等方面的能力。
AI模型未(wei)来如何进化
在2025年美国消费电子展上，美国英伟达公(gong)司高管为AI的进化勾画了一条路线图：以智能水平为纵轴、以计算量为横轴，衡量AI模型的“规(gui)模定(ding)律”呈现(xian)从(cong)“预训练扩展”、到“训练后扩展”，再到“测(ce)试(shi)时扩展”的演进。
“预训练扩展”堪(kan)称“大力出奇迹”——训练数据越多、模型规(gui)模越大、投入算力越多，最终得到AI模型的能力就越强。目(mu)标是构建一个通(tong)用语言模型，以GPT早期(qi)模型为代表。而“训练后扩展”涉及强化学习和人(ren)类反馈等技术，是预训练模型的“进化”，优化其(qi)在特定(ding)领域(yu)的任务表现(xian)。
随(sui)着“预训练扩展”和“训练后扩展”边际收益(yi)逐渐递减，“测(ce)试(shi)时扩展”技术兴起。田丰(feng)说(shuo)，“测(ce)试(shi)时扩展”的核心在于将焦点从(cong)训练阶(jie)段转移到推理阶(jie)段，通(tong)过动态控制推理过程中的计算量（如思考步长、迭代次数）来优化结果。这一方法不仅降低了对预训练数据的依赖，还显著提升了模型潜力。
三者在资源分(fen)配和应用场(chang)景(jing)上各有千秋(qiu)。预训练像是让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(ding)工(gong)作技能，如医疗、法律等专业领域(yu)。“测(ce)试(shi)时扩展”则赋予了模型更强推理能力。
AI模型的迭代还存在类似摩尔定(ding)律的现(xian)象，即能力密(mi)度(du)随(sui)时间呈指数级增强。刘知远说(shuo)，2023年以来，大模型能力密(mi)度(du)大约每100天翻一番，即每过100天，只(zhi)需要一半算力和参数就能实现(xian)相同能力。未(wei)来应继续推进计算系统智能化，不断追求更高能力密(mi)度(du)，以更低成本(ben)，实现(xian)大模型高效发展。