【新智元导读】DeepConf由Meta AI与加州大学圣地亚哥分校提出，核心思路是让大模型在推理过程中实时监控置信度，低置信度路径被动态淘汰，高置信度路径则加权投票，从而兼顾准确率与效率。在AIME 2025上，它首次让开源模型无需外部工具便实现99.9%正确率，同时削减85%生成token。 它先判断哪些推理路径值得信赖，把不靠谱的路径提前剔除，再让靠谱的路径进行加权投票，从而得到一个更准确、更高效的最终答案。 离线思考：等模型把一整条推理路径都写完了，再回头去评估每条路径的置信度，把靠谱的结果聚合在一起。这样做的好处是能最大化提升答案的准确性。 在线思考：在模型一步步生成推理的过程中，就实时参考置信度。如果发现某条思路不靠谱，可以及时停掉，避免浪费算力。这样能边走边筛选，提升效率甚至精度。 选择前10%：专注于置信度最高的少数路径。适用于少数路径就能解决问题的场景，但风险是如果模型存在偏见，容易选错答案。 在线思考模式通过在生成过程中实时评估推理路径的质量，来动态终止低质量的路径，进而确保其在后续的置信度过滤阶段大概率能被排除。 在在线生成过程中，一旦某条推理路径的置信度低于预热阶段的数据所设定的、能够筛选出置信度排序前η%路径的最低门槛，生成过程就会被终止。 右下红曲线表示模型在犹豫或「自我怀疑」，示例文本是「让我再想想、回头检查一下…」，这类犹豫/兜圈子的片段常被判为低置信度，从而触发在线早停。 他的研究兴趣主要为分布式系统、机器学习系统以及高效机器学习算法，近期专注于为LLM的推理过程设计并优化算法与系统。
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? 邵士松记者 王宁豫 摄
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? 祁勇记者 丁琳琳 摄
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