※ 引述《JQK2 (ACE)》之銘言：
: 李飛飛團隊用不到50美元訓練出媲美DeepSeek R1的AI推理模型
李飛飛就是讓模型學習 - 考試技巧
1. 找已經上過課的學生教技巧：教 Qwen 32B 開源模型
2. 寫考古題：59,000題中挑1,000題
3. 不會就跳過：終止控制
4. 不要輕易作答：延長控制
5. 練習考試時間分配：動態計算分配
只教考試技巧，訓練時間當然短
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R1 寫的論文摘要：
這篇論文提出名為「s1」的測試階段擴展方法，透過兩種創新技術顯著提升語言模型的數
學推理能力。研究團隊在Qwen2.5-32B-Instruct模型基礎上，僅使用1,000個精選樣本進
行監督微調，即達到超越OpenAI o1-preview模型的表現。
> 核心技術亮點：
1. s1K數據集三階段篩選法
結合「難度」（雙模型過濾易答題）、「多樣性」（50個數學子領域）與「質量」（格式
檢查+API錯誤剔除）三項指標，從59,000個候選問題中精選1,000個高品質樣本。此方法
使模型訓練效率提升59倍，卻能達成相近準確率。
2. 預算強制調控機制
* 終止控制：當推理過程超出設定長度時，強制插入「Final Answer:」終止符
* 延長控制：偵測到過早結束時，自動追加「Wait」提示詞誘導模型二次檢查
此技術使AIME24競賽數學題準確率從50%提升至57%，且能線性擴展計算資源與表現的關係。
> 成本優化關鍵：
研究未採用蒸餾技術，而是透過：
* 極簡數據策略：1,000樣本僅需26分鐘（16×H100 GPU）完成微調
* 動態計算分配：測試階段依題目難度彈性調整運算資源，避免固定長度造成的資源浪費
* 開源生態整合：直接基於現有Qwen2.5模型改裝，省去從頭訓練成本
實驗結果顯示，該方法在MATH500和AIME24數學競賽題分別取得95%和57%準確率，較原始
模型提升27%。特別在「概率論博士資格考題」等專業領域，透過預算強制機制可誘導模
型自我修正錯誤，展現類似人類的反覆驗證思維特徵。