📄 论文总结
- 中英文论文题目：Deep Think with Confidence: Reducing Computation Costs in Chain-of-Thought Reasoning with Confidence-Based Filtering / 基于置信度的深度思考：通过置信度过滤降低思维链推理的计算成本
1️⃣ 一句话总结
这篇论文提出了一种名为 DeepConf 的新方法，通过利用大语言模型（LLM）生成过程中的细粒度内部置信度信号（如Token置信度、组置信度），在推理时动态地过滤低质量思维链或提前终止其生成，从而在保持甚至提升模型推理准确率的同时，显著降低了计算开销和生成延迟。
2️⃣ 论文创新点
创新点一：提出多种细粒度的局部置信度度量方法
- 创新点是什么：论文没有停留在全局的序列级置信度，而是提出了一系列细粒度的、基于token或token组的置信度指标，包括Token Confidence (C_i)、Group Confidence (滑窗平均置信度)、Tail Confidence (尾部固定窗口置信度)、Bottom 10% Group Confidence (底部低置信度组平均) 和 Lowest Group Confidence (最低组置信度)。
- 与已有方法的区别/改进：传统方法（如平均序列置信度）会掩盖推理链中间步骤的错误，而这些局部指标能更敏感、更早地捕捉到推理路径中的不确定性和错误片段。
- 为什么有意义：这为实时、精准地评估推理质量提供了前所未有的细粒度信号，是实现高效过滤和提前终止的理论基础。
创新点二：设计离线和在线两种置信度应用范式
- 创新点是什么：基于上述置信度指标，论文系统性地设计了两种应用模式：1) 离线模式：生成完成后，利用置信度进行过滤（保留Top η%的轨迹）或加权投票；2) 在线模式 (DeepConf)：在生成过程中实时计算置信度（如Lowest Group Confidence），一旦低于动态阈值就立即终止当前低质量推理路径的生成。
- 与已有方法的区别/改进：不同于Self-Consistency（自洽性）简单生成所有路径后再投票，DeepConf能在生成过程中进行“在线剪枝”，避免了大量无效计算。它也是一种“测试时”方法，无需额外训练或微调模型。
- 为什么有意义：离线模式能提升集成投票的效果，在线模式则直接瞄准了计算效率的核心痛点，实现了真正的“计算量按需分配”。
创新点三：引入自适应采样与动态共识停止机制
- 创新点是什么：在线DeepConf算法包含一个自适应组件：系统会持续生成推理路径，但会动态监测已生成答案的共识度（如95%一致）。一旦达成高共识，便提前停止整个问题的采样，而无需耗尽所有预算（K）。
- 与已有方法的区别/改进：相比固定预算采样，这是一种更智能的资源分配策略。简单问题消耗资源少，难题则分配更多资源，实现了精度与效率的帕累托优化。
- 为什么有意义：这使得方法能自动适应不同难度的问题，在部署中实现最优的成本-效益比，实用性强。
3️⃣ 主要结果与价值
实验结果亮点
- 显著提升效率：在多个数学推理数据集（AIME, BRUMO, HMMT, GPQA）和不同规模模型（DeepSeek, Qwen, GPT-OSS）上，在线DeepConf方法在保持相同甚至更高准确率的前提下，成功将生成的token数量减少了30%至70%。
- 有效提升精度：离线实验中，基于置信度的过滤（如保留Top 10%高置信度轨迹）和加权投票策略，相比标准的多数投票，在多数情况下能将准确率绝对提升最多达5%。
- 帕累托前沿支配性：DeepConf在“准确率-计算量”的权衡曲线上表现优于固定预算方法，即在相同计算量下准确率更高，或在相同准确率下计算量更少。
实际应用价值
- 对LLM高效推理的直接影响：为降低LLM（尤其是大型模型）的推理成本和高延迟提供了了一种即插即用的实用解决方案，可直接部署于现有服务框架。
- 跨领域的应用潜力：虽然论文聚焦数学推理，但其核心思想（利用置信度信号指导生成过程）可广泛应用于代码生成、逻辑推理、事实问答等任何涉及多步推理的领域。
- 推动相关研究方向：论文系统化的“测试时扩展（Test-time Scaling）”范式和细粒度置信度研究，为后续在强化学习、自适应计算等方向的高效推理研究奠定了基础。
4️⃣ 术语表
- LLMs (Large Language Models)：大语言模型。
- DeepConf (Deep Think with Confidence)：本文提出的核心方法名称，指利用置信度进行过滤和提前停止的算法框架。
- Token Confidence (C_i)：模型对生成某个token的确定性度量，通常基于top-k token的概率计算。
- Group Confidence (C_G)：对连续n个token的置信度求平均，得到一个局部区域的平滑置信度信号。
- Tail Confidence (C_tail)：计算推理轨迹末尾固定数量token的平均置信度，用于捕捉长链推理末尾质量下降的问题。
- Lowest Group Confidence (C_lowest)：整个推理轨迹中所有组置信度里的最低值，是Online DeepConf算法使用的关键指标。
- Confidence Filtering (置信度过滤)：一种策略，只保留置信度排名前η%的推理轨迹进行后续投票。
- Confidence-Weighted Majority Voting (置信度加权多数投票)：一种集成方法，每条推理路径的投票权重与其置信度分数成正比，而非简单的一票。
- Online Thinking with Early Termination (在线实时终止)：在生成过程中实时评估置信度，并在其低于阈值时立即终止当前路径的生成以节省计算。
- Adaptive Sampling (自适应采样)：根据当前问题的难度（通过已生成答案的共识度衡量）动态调整需要生成的推理路径数量。
- τ (共识阈值)：用于触发自适应提前终止的答案一致性阈值（如0.95）。
- N_init (预热采样大小)：在启动在线自适应停止前，需要完整生成的初始样本数量，用于校准阈值。
- Test-time Scaling (测试时扩展)：一种通过增加推理时的计算量（如生成更长的思维链或更多并行路径）来提升模型性能的范式。