近日，一项来自斯坦福大学和华盛顿大学等机构的研究成果引起了市场关注，一款名为s1的AI推理模型以不到50美元的训练成本横空出世，让行业震惊。它不仅在数学和编码测试中表现出色，甚至在某些领域超越了DeepSeek R1和OpenAI o1-preview。更令人意外的是，这款模型的训练时间只有短短26分钟，使用的计算资源仅为16台英伟达H100 GPU。
如果说OpenAI和DeepSeek的AI模型是经过长期研发、海量数据训练的“精工细作”大餐，那么s1的训练方法更像是AI界的“预制菜”——用少量精选数据，通过高效的“烹饪”手法，在短时间内复刻甚至优化顶级AI模型的核心能力。
精挑细选的“食材”——s1K小数据集
传统大模型的训练往往依赖海量数据，而s1的团队选择了一条截然不同的道路：用精挑细选的1000个问题和答案组成s1K数据集。这些数据不仅包含正确答案，还附带详细的推理过程，确保模型在有限的学习材料下掌握高质量的推理能力。
这种做法类似于预制菜的核心逻辑——不是提供所有可能的原料，而是经过筛选，只用最关键的食材和配方，确保最终的成品味道不逊色于大厨手作。
“预制加工”——蒸馏技术的高效训练
s1的训练方法主要依赖于蒸馏技术，即从更强的AI模型（Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental）中提炼出推理能力，再将其浓缩到更小的模型中。
这就像从米其林大厨的手艺中提炼出标准化的烹饪流程，让普通人也能复刻顶级美味。相比传统AI研发模式依赖强化学习（RL）进行复杂训练，s1的蒸馏法更像是**“速成料理”**——不追求从零开始的创新，而是高效复制已有的优秀能力，让AI推理变得更经济、更易复制。
“智能加热”——推理优化技术的应用
预制菜的口感如何，很大程度上取决于加热方式。s1团队在模型推理时引入了测试时间扩展（test-time scaling）和预算强制技术（budget forcing），相当于在“加热”过程中进行微调，以确保模型的输出质量达到最佳水平。
测试时间扩展：控制推理时间，给予模型更长的“思考”时间，提高答案的准确性。
预算强制技术：动态调整计算资源，优化推理表现，使得即便在低预算环境下，AI仍能输出高质量答案。
这一系列方法让s1在某些数学竞赛题上的表现甚至超越了OpenAI o1-preview，使其成为行业关注的焦点。
行业震动：“预制AI”会颠覆大模型研发吗？
s1的成功引发了两种截然不同的声音：
支持者认为，s1的低成本、高效率方法将使AI训练民主化，降低门槛，让更多团队能够开发高性能AI。就像预制菜让更多人能享受到大厨级美味一样，这种方法可能会彻底改变AI研发模式。
反对者则担忧，如果任何团队都能轻松复制顶级AI模型的能力，那么像OpenAI和DeepSeek这样投入巨资研发的企业该如何保持竞争力？此外，蒸馏技术虽然能复刻已有能力，但它的创新能力是否足够？AI的发展是否会因此陷入“同质化”泥潭？
结语：预制AI是未来，还是昙花一现？
s1的成功无疑为AI界提供了一种全新的研发思路——用**“小而精”**的数据和高效训练手法，打造出性能不输顶级模型的推理AI。这种方法是否会成为行业主流，还有待观察。
但可以确定的是，AI界的“预制菜”已经端上了餐桌，未来谁能真正“品尝”到胜利的果实，还有待时间验证。
你认为AI的发展会走向精细化蒸馏，还是依旧依赖大规模数据和强化学习？欢迎分享你的看法！
