在当前人工智能领域，如何降低模型训练成本已成为热门话题。李飞飞团队通过创新方法，以不到50美元的成本训练出AI推理模型s1，这一成果展现了高质量数据和新型算法在实现低成本高效训练中的潜力。
传统AI模型训练往往需要数千万美元投入，这让许多创新团队望而却步。李飞飞团队通过两项核心技术实现突破：一是采用"知识蒸馏"技术，从Gemini（杰米尼）模型中提取推理能力；二是开发"预算强制"技术，实现计算资源的高效分配。
团队基于阿里的Qwen2.5-32B-Instruct模型，从59,000个问题中精选出1000个高质量样本，构建了s1K数据集。训练过程仅使用16块NVIDIA H100 GPU，耗时26分钟，通过云计算服务将成本控制在50美元以内。
尽管取得突破，这种低成本方法仍面临诸多挑战：
这一突破为AI技术发展带来新机遇：
