开源数学竞赛模型创佳绩，AIME 2025 准确率达99.9%！
（图片来自网络）
近日，由Meta AI与加州大学圣地亚哥分校联合提出的新模型 DeepConf（Deep Think with Confidence）在AIME 2025（美国数学邀请赛）取得突破性成绩，其准确率飙升至 99.9%，这一成就标志着开源模型在数学竞赛领域首次实现如此高准确率，同时还能大幅削减推理过程中的无效计算。
核心原理：DeepConf通过 置信度筛选与加权投票 机制优化推理过程，在生成推理时实时监控每条路径的置信度，低置信度路径被动态淘汰，高置信度路径加权投票，从而兼顾准确率与效率。
关键优势：
- 准确率提升：在AIME 2025等竞赛中达到99.9%准确率，远超基线水平
- 效率优化：生成token数量削减达85%，大幅减少计算资源消耗
- 兼容性强：可应用于8B - 120B各类开源模型，无需额外训练或微调
工作模式：支持离线与在线两种模式，离线模式通过置信度过滤后加权投票提升准确率；在线模式实时监控置信度，动态终止低质量路径，实现边推理边优化。
该研究为AI模型推理过程中的置信度管理提供了新思路，有望推动更多学科领域的AI应用更高效、更精准。
（声明：该内容经AI精编）
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