Meta AI와 UCSD 연구팀은 대형 언어 모델(Large language models, LLMs)이 AI 추론을 혁신하면서, 병렬 사고와 자아일관성 기법이 핵심적인 발전으로 자주 언급되었다고 밝혔다. 그러나 이러한 기술은 정확성을 향상시키지만 계산 비용이 급격히 증가하는 기본적인 트레이드오프에 직면해왔다. Meta AI 및 UCSD의 연구진은 Deep Think with Confidence (DeepConf)라는 새로운 AI 방법을 소개했다. 이 방법은 다중 추론 경로 샘플링이 정확도를 높이지만 계산 비용이 크게 증가하는 문제를 해결하였다. DeepConf는 오픈소스 모델 GPT-OSS-120B를 활용하여 AIME 2025에서 99.9%의 성과를 이루었으며, 이는 해당 모델을 사용한 첫 번째 사례이다.

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