摘要：斯坦福大学李飞飞教授团队用不到50美元的成本，训练出堪称”比肩“deep seek的模型。外行人大呼小叫，其实并未理解李飞飞做了什么工作。
斯坦福大学李飞飞教授团队用不到50美元的成本，训练出堪称”比肩“deep seek的模型。外行人大呼小叫，其实并未理解李飞飞做了什么工作。
李飞飞的团队提出了一种简单有效的方法，让大语言模型在解题时变得更“聪明”。就像人类遇到难题时会反复检查草稿纸一样，研究人员让模型在测试阶段也能灵活调整“思考时间”，从而提升正确率。他们主要做了两件关键的事：
精心打造迷你题库
团队从数万道数学、科学难题中精选了1000道题目，确保这些题目同时具备三个特点：
质量高：答案准确、推理清晰难度大：需要多步复杂推导覆盖广：涵盖几何、概率、量子力学等50多个领域这相当于为模型准备了一份浓缩的"奥数特训题集"。
智能调控思考节奏
研发了"预算强制"技术，像老师监考一样控制模型的解题过程：
加速交卷：当模型想太久时，直接让它停止思考给出答案延长验算：当模型草率收尾时，追加"再想想"提示，触发二次检查这种方法让模型在重要问题上投入更多计算资源，错误率显著降低。
实验结果显示，用这种方法训练的中等规模模型（32B参数），在数学竞赛题上的表现超过了OpenAI的o1-preview，最高提升27%。更惊人的是，单纯通过调整测试时的思考时间，就能让同一批题目的正确率从50%提升到57%。
这项研究的突破在于证明：不需要海量数据或复杂算法，通过精心设计的训练数据和智能调控解题节奏，就能显著提升模型的推理能力。团队已完全开源模型、训练数据和代码，为AI推理研究提供了重要的基础工具。
这种方法就像给AI配备了一个智能计时器——既避免在简单题上浪费时间，又确保难题得到足够思考，为未来开发更高效、透明的推理AI提供了新思路。
然而这一学术上的探讨，通过媒体和自媒体不断的扭曲和放大，造成许多技术事实的误解
真相：这是一个典型的传播失真案例。真实技术路线包含三重数据工程：
原始数据池构建：从16个学术题库收集59,000道STEM题目三级数据筛选器：质量过滤：剔除存在格式错误或逻辑漏洞的7,415道题难度验证：使用7B/32B双模型测试，确保每道题需7步以上推理学科覆盖：通过数学分类学(MSC)确保覆盖50个细分领域Gemini改写阶段：最终1,000道精选题由Gemini 2.0 Flash生成完整解题链该过程更接近"数据增强"而非模型蒸馏，原始Qwen2.5-32B-Instruct基座模型参数未发生结构性改变。
数据澄清（基于论文Table 1）：
测试集s1-32Bo1-previewDeepSeek R1AIME202456.7%44.6%79.8%MATH50093.0%85.5%97.3%GPQA Diamond59.6%73.3%71.5%关键结论：
s1在AIME测试超越o1-preview （在openai中这只是预览版的模型）12.1个百分点，但落后R1 23.1个百分点在GPQA博士级测试中，s1落后o1系列13.7个百分点综合表现达商用预览版水平，但与完整商用模型存在代际差距显性成本：26分钟×16块H100×$2.5/小时 = $17.3隐性成本：59,000道题数据清洗：约300人工小时、Gemini API调用成本：约$2,850基座模型研发：Qwen2.5研发投入超$300万真实创新点：在同等基座模型上，s1的推理能力训练效率提升1500倍这项研究真正的突破，在于证明了现有大模型的潜力未被充分挖掘——就像给自动驾驶汽车换上智能导航系统，无需更换引擎就能显著提升性能。这为资源有限的研究团队开辟了新战场：与其追逐参数规模，不如深耕数据工程与推理优化。
来源：平生清白有四知