原贴链接

由于帖子仅提供一个论文链接，无具体内容可翻译，故内容为空

讨论总结

这个讨论主要围绕斯坦福的s1模型超越DeepSeek - R1这一主题展开。部分评论对s1超越R1的说法存疑，认为可能只是32b蒸馏版的情况；也有评论对s1模型本身进行介绍，如它是qwen2.5 - 32b的微调，数据高效等。还有关于AI未来发展的讨论，例如未来AI是否都是蒸馏版等。此外，也有评论者要求帖子给出摘要内容而非单纯的链接，还有关于模型权重查询及获取链接的问答交流，以及对模型测试相关手段的质疑。

主要观点

  1. 👍 认为说s1超越R1可能是误导，也许只是32b蒸馏版的情况
    • 支持理由：在没有明确说明是何种版本对比的情况下，单纯说超越是不准确的。
    • 反对声音：无明确反对声音。
  2. 🔥 S1是qwen2.5 - 32b的微调，在特定基准测试中有不同表现
    • 正方观点：实验数据表明在数学繁重的基准测试中表现优于其他模型，但在其他测试中可能更差。
    • 反方观点：无明确反方观点。
  3. 💡 未来AI可能都是蒸馏版，有提高效率等好处
    • 解释：蒸馏版能够提高效率，精炼使用，是未来AI发展的一种可能方向。
  4. 💡 很多人对AI未来有不同看法，没人确切知道
    • 解释：AI发展具有不确定性，不同人有不同的预测和观点。
  5. 💡 目前蒸馏版可行，但未来强大模型不一定能很好地蒸馏成小尺寸
    • 解释：当前蒸馏版看起来不错，但不能确定未来强大模型是否适合蒸馏。

金句与有趣评论

  1. “😂 Isn’t this just about the 32b distills? saying that it surpasses R1 is misleading imo”
    • 亮点：直接指出原帖中关于s1超越R1说法可能存在误导性，简洁地表达自己的怀疑。
  2. “🤔 S1 is a fine tuning of qwen2.5 - 32b. But depending on the benchmark, it does outperform the real r1 and also o1(-preview). But only in those (math heavy) benchmarks. In others, it will likely perform worse.”
    • 亮点：详细阐述了s1模型的性质以及在不同基准测试中的表现情况。
  3. “👀 Don’t make me click a link blind, dood.”
    • 亮点：幽默地表达了不希望盲目点击链接的想法。
  4. “😒 OK, so the main claim here is if the model fails the test, they go back to the last end - of - thought token and replacing it with "wait", forcing it to think more. Isn’t that exactly brute force though?”
    • 亮点：对模型测试失败后的处理方式提出质疑，引人思考这种方式是否合理。
  5. “🤨 I want to believe, but we’ve had so many nothing - burgers recently…”
    • 亮点：表达对相关成果的怀疑态度，用“nothing - burgers”形容近期无价值的成果很形象。

情感分析

总体情感倾向较为理性客观。主要分歧点在于s1是否真的超越R1以及对模型测试手段的质疑。可能的原因是大家从不同的角度看待模型的性能和发展，有的基于技术层面的分析，有的基于对整个行业的观察和经验。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来强大模型能否很好地进行蒸馏可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对AI技术研发方向有一定影响，如果蒸馏版的发展趋势确定，可能会引导更多资源向这个方向投入；对模型评估方式也可能产生影响，如果测试手段存在争议，可能促使新的评估标准的产生。

详细内容：

标题：从蛮力到智慧：斯坦福的 s1 如何超越 DeepSeek-R1 引发热议

近日，Reddit 上一则关于“From Brute Force to Brain Power: How Stanford’s s1 Surpasses DeepSeek-R1”的帖子引起了广泛关注，点赞数和评论数众多。帖子中提供了相关论文的链接（https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5130864）。

这一话题引发了多方面的讨论。有人认为这只是关于 32b 蒸馏的问题，称 s1 超越 R1 有误导之嫌。有用户分享道：“S1 是对 qwen2.5-32b 的微调。但取决于基准，它确实优于真正的 r1 和 o1（预览版）。但只是在那些（数学繁重的）基准中。在其他方面，它可能表现更差。”还有人提出：“这不就是蒸馏的意义所在吗？未来所有的 AI 都会是蒸馏的，因为这能提高效率和优化使用。切除多余部分。我不是专家，但昨晚与开发人员的电话会议中他们是这么说的。”

对于未来 AI 的发展方向，存在不同观点。有人表示很多人对 AI 的未来有各种不同的说法，但没人确切知道。现在蒸馏很流行，但未来更强大的模型可能不容易蒸馏到较小尺寸。也有人反驳称蒸馏也许会发展得很好。

有人指出 s1 引入了一种精简、数据高效的方法，仅用一小部分数据和计算就超越了之前的开源和开放权重推理模型，尤其是 DeepSeek-R1。但也有人质疑，比如如果模型测试失败，回到最后一个思维标记并用“等待”替换以促使其更多思考，这难道不就是蛮力吗？还有人认为这只是又一个没什么实际价值的东西。

这场讨论中的共识在于大家都对 AI 模型的发展和创新保持关注，而争议点在于 s1 超越 DeepSeek-R1 的实际价值和未来 AI 模型蒸馏技术的发展方向。一些独特的观点如对模型测试方法的质疑，丰富了讨论的深度和广度。未来，AI 模型的发展究竟会走向何方，仍需持续观察和深入研究。