Meta与加州大学圣地亚哥分校（UCSD）合作推出的 DeepConf 技术
Meta 与加州大学圣地亚哥分校（UCSD）合作推出的 DeepConf 技术，通过一种创新的“置信度”机制，在不牺牲推理准确性的前提下，显著降低了大型语言模型（LLM）的推理计算成本。这有效地解决了AI推理领域长期存在的“效率-精度”矛盾。下面是一个简要的对比表，概括了 DeepConf 与传统方法的主要区别：特性传统方法 (如自一致性)DeepConf核心思想生成大量推理路径，无差别投票利用置