深入 s1：与 Niklas Muennighoff 一起探讨训练成本低于 50 美元的 o1 风格推理模型 - #721

这篇来自 Practical AI 的文章讨论了 Niklas Muennighoff 关于 S1 模型的的研究，这是一个受 OpenAI 的 O1 启发的推理模型。重点在于 S1 在测试时缩放方面的创新方法，包括并行和顺序方法，以及其成本效益，训练成本低于 50 美元。文章强调了该模型的数据整理、训练配方以及从 Google Gemini 和 DeepSeek R1 中提取蒸馏。它还探讨了“预算强制”技术、评估基准，以及监督微调和强化学习之间的比较。文章还讨论了 S1 的开源及其未来发展方向。

• •S1 是一种受 OpenAI 的 O1 启发的推理模型，训练成本低廉。
• •文章讨论了 S1 创新的测试时缩放技术，包括并行和顺序方法。
• •该研究探讨了使用“预算强制”来优化测试时计算并提高性能。