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Meta AI&UCSD放大招：DeepConf 让大语言模型推理既快又准，84.7%的token节省+近乎完美的准确率！

另一方面，生成大量推理轨迹会带来极高的计算开销，例如在AIME 2025任务中，使用Qwen3-8B模型将pass@1精度从68%提升至82%，需额外生成511条推理轨迹，消耗1亿个token，严重限制了实际部署。是轨迹t的置信度，η是期望的保留比例。具体而言，DeepConf-low使用前η=10%（对应第90个百分位数），DeepConf-high使用前η=90%（对应第10个百分位数），该阈

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