牛透社 9 月 4 日消息，Meta AI 与加州大学圣地亚哥分校（UCSD）联合发布革新性技术「深度信心推理（DeepConf）」，该产品具备置信度驱动的动态优化路径与四大微观置信度指标体系，主要应用于大语言模型（LLM）复杂推理任务的算力成本优化。

技术验证显示：离线集约模式在 GPT – OSS – 120B 模型上实现 99.9% 准确率，节省 84.7% 算力开销；在线截断模式使 DeepSeek – 8B 任务精准度提升 5.8%，减少 77.9% token 生成量。企业级部署方案包含安全优先模式（算力节省 50%）和效率优先模式（token 消耗锐减 70 – 85%），适配金融、法律与知识检索场景。