Z Tech｜9月9日线上对话Meta FAIR研究科学家：利用Confidence动态过滤，告别低效推理

随着大型语言模型（ LLMs ）的发展，应用端对其推理效率和性能的要求不断提高，研究人员持续探索更有效的推理方法。因此 Deep Think with Confidence （ DeepConf ）方法应运而生，它克服现有方法的不足，通过利用模型内部置信度信号，在推理过程中或生成后 动态过滤低质量推理轨迹 ，实 现 推理效率和性能的双重提升 。 本次访谈， Z Potentials 特邀 Meta FAIR 研究科学家、加州理工学院博士 Jiawei Zhao 于北京时间9月9日9:00am 直播 talk ，深度解析其团队颠覆性工 作 DeepConf ，揭开了 LLMs 推理中 " 置信度信号驱动低质轨迹动态过滤 " 的核心逻辑。 Yichao FU 和 Jiawei Zhao 为 DeepConf 的共同贡献者。 图片来源： https://jiaweizzhao.github.io/deepconf/ Jiawei Zhao 是 Meta FAIR （ Meta 的基础 AI 研究部门）研究科学家。拥有加州理工学院（ Caltech ）的博士学位。研究成果主要集中在机器学习领域，特 别是针对大型语言模 ...