2. Online Generation（上圖中心，）

以DeepConf在HMMT 25（哈佛–麻省理工數學比賽）的第11道標題上的推理進程為例。

在離線環境中對相信度衡量進行基準測驗
。

假如模型覺得「這一步答案很靠譜」，

因為選用的是最低分組相信度 ，一旦某條推理途徑的相信度低于預熱階段的數據所設定的、

• 橫軸（token index）：標明模型生成的推理進程（跟著token逐漸添加） 。一起削減85%生成token。生成進程就會被中止。防止糟蹋算力
  。

  詳細來說便是