主要观点总结
该文章介绍了来自斯坦福大学、华盛顿大学、Ai2等机构的研究人员发表的论文「s1: Simple test-time scaling」，该论文展示了通过简单的预算强制技术，仅使用1000个样本进行训练的语言模型在测试时扩展和强推理性能方面的优势。文章详细描述了s1K数据集的创建过程、测试时扩展方法的核心思想以及预算强制技术的实验验证。此外，文章还介绍了消融实验的结果以及未来的研究方向。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景
许多模型通过强化学习和大量样本构建推理模型，但s1模型证明仅使用1000个样本进行微调就能构建竞争力强的推理模型。
关键观点2: s1K数据集的创建
s1K数据集包含1000个高质量、多样化和高难度的问题，并附带推理过程，是训练s1-32B模型的关键。
关键观点3: 测试时扩展方法的核心思想
通过增加测试时的计算量来提高语言模型的性能，分为顺序扩展和并行扩展，其中预算强制是一种有效的顺序扩展方法。
关键观点4: 预算强制技术的实验验证
预算强制技术通过控制模型思考的token数量来提高性能，实验表明其能够引导模型修正答案，提高推理性能。
关键观点5: 消融实验的结果
消融实验验证了质量、难度和多样性等数据选择标准的重要性，以及预算强制技术的优越性。
关键观点6: 未来研究方向
未来的研究可以探索改进预算强制技术，研究新的测试时扩展方法，并克服现有语言模型上下文窗口的限制。
文章预览
OpenAI o系列模型为何性能如此强大？ OpenAI将他们的方法描述为使用大规模强化学习（RL），暗示使用了大量的数据。 最近大火的DeepSeek-R1模型也通过使用数百万个样本和多个训练阶段使用强化学习的方式，成功地达到了o1级别的性能。 然而，至今为止没有人公开成功复现清晰的测试时扩展行为。 那么问题来了，实现测试时扩展和强推理性能的最简单方法是什么？ 近日，来自斯坦福大学、华盛顿大学、Ai2等机构的研究人员发表了一篇题为「s1: Simple test-time scaling」的论文，回答了上述问题。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2501.19393 团队证明，仅使用1000个样本进行下一个token的预测训练，并在测试时通过一种简单的预算强制（budget forcing）技术来控制思维持续时间，就能获得一个强大的推理模型，其性能随着测试计算量的增加而提升。 预算强制（budget forcin
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