华为魔改DeepSeek精度效率双提升让AI提前停止推理反而更优
大模型推理越来越强，但也可能“想太多”，导致效率低、结论错。
华为联合中科院信工，选用不同规模的DeepSeek-R1-Distill-Qwen模型（1.5B, 7B, 14B, 32B），魔改出新方法DEER，能让模型在信息足够时“及时收手”。
DEER的关键是识别思维链中最有价值的临界点（Pearl Reasoning），在这个点就让模型提前结束推理、直接给出答案。实验表明：这种提前退出不仅提高准确率，还能减少31%到43%的生成长度。
研究发现，很多问题并不需要完整的推理链。比如在MATH-500数据集里，仅用20%的推理步骤就能保持60.8%的准确率。而GPQA这种更复杂的数据集，也有35.1%的样本能在少于一半路径时答对。
传统的固定退出点策略不够灵活，因此研究者设计了动态退出机制 DEER。它通过三步来判断退出时机：
1. 监控推理中出现的思路转换点（如“wait”等词）；
2. 在这些点强制诱导生成一个“试验性答案”；
3. 如果答案的置信度高，就提前终止思考；否则继续推理。
为了提高效率，DEER还引入了“分支并行”机制，让诱导、评估和推理并行进行，减少额外时延。
实际测试显示，DEER在多个benchmark和不同规模模型上都有效，准确率提升1.7-5.7个百分点，生成长度减少三分之一以上。尤其在人类代码生成任务中，生成长度减半，准确率还涨了。
