50美元、26分钟！AI模型训练大突破？

主要观点总结

本文介绍了DeepSeek通过降低AI大模型的训练和推理成本引起市场关注的同时，出现了一种更低训练成本的AI模型s1。s1模型在云计算费用成本极低的条件下，其表现与尖端推理模型相近。文章还介绍了s1模型背后的研发团队成员李飞飞女士的行业地位和成就，以及她创立的空间智能AI公司World Labs的相关情况。

关键观点总结

关键观点1: DeepSeek引起市场关注

近日，DeepSeek因其降低AI大模型的训练和推理成本而受到广泛关注。

关键观点2: 更低训练成本的s1模型出现

有一种新的AI模型s1，使用较少的计算资源和时间进行训练，其表现与尖端推理模型相近。

关键观点3: s1模型的训练方法和原理

s1模型通过蒸馏和监督微调（SFT）的方法进行训练，模仿数据集中的行为以获取逻辑推理能力。

关键观点4: 关于s1模型研发团队的介绍

斯坦福大学和华盛顿大学的人工智能研究人员参与了s1模型的研发，其中斯坦福大学研究员Niklas Muennighoff介绍了项目的相关情况。

关键观点5: 李飞飞及其公司World Labs的介绍

李飞飞在AI领域的地位和成就，以及她创立的空间智能AI公司World Labs的相关情况，包括其估值、产品预期应用领域等。

文章预览

近日，DeepSeek通过显著降低AI大模型的训练和推理成本，引起了市场的广泛关注。 就在市场各方蜂拥追捧DeepSeek之际，有一个训练成本更低的模型似乎正在浮出水面。 2月6日，记者综合外媒报道和李飞飞等学者论文获悉， 斯坦福大学和华盛顿大学的人工智能研究人员仅使用了16张英伟达H100 GPU和26分钟就训练出了一个AI推理模型，其云计算费用成本还不到50美元。 公开信息显示，这个名为s1的模型在数学和编码能力的测试中表现与 OpenAI的o1和DeepSeek的R1等尖端推理模型相近。目前，s1模型以及用于训练它的数据和代码已在GitHub上发布。 s1的研发团队表示，他们从一个现成的基础模型开始，通过蒸馏（distillation）对其进行微调，即通过学习别的AI模型的回答来获取其逻辑推理能力。 论文显示，推理模型可以通过相对较小的数据集和一种叫做监督微调（SFT） ………………………………