DeepSeek精度效率双提升，华为&信工所提出思维链“提前退出”机制

主要观点总结

本文介绍了华为联合中科院信工所提出的大模型提前终止推理的方法，名为DEER，即动态提前退出推理。该方法旨在解决大模型过度思考的问题，通过找到推理信息质量下降之前的临界点，及时让大模型中断推理，提高大模型的精度和效率。DEER方法包括推理转换监控、试验性答案诱导和置信度评价三个动作。作者在多个挑战性的推理benchmark上进行了测评，实验结果表明，DEER在所有规模的模型和评测集上都展现出了惊人的效果，准确率平均提升了1.7到5.7个点，同时生成长度缩短了31%到43%。全栈指导班旨在培养真正想从事CV的、具备算法工程师思维的朋友广泛的知识面、扎实的基础和自学能力。

关键观点总结

关键观点1: DEER方法的核心是找到推理信息质量下降之前的临界点，并在此点及时让大模型中断推理。

DEER通过推理转换监控、试验性答案诱导和置信度评价三个动作来实现这一点。这种方法可以同时提高大模型的精度和效率。

关键观点2: DEER在多个挑战性的推理benchmark上进行了测评，实验结果表明其效果显著。

相较于常规的Long CoT方法，DEER的准确率平均提升了1.7到5.7个点，同时生成长度缩短了31%到43%。

关键观点3: 全栈指导班旨在培养具备算法工程师思维的朋友广泛的知识面、扎实的基础和自学能力。

课程内容涉及基础、代码能力、模型设计分析、目标检测、数字图像处理、部署等全流程。课程形式为50%学员自主学习+50%的方法、能力的指导培养。

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