classification

作者提出一种二维早退方法，同时裁剪层与输入句子，在 Llama 3.1/3.2、Gemma 与 Qwen 模型的情感任务上额外获得 1.4–2.3 倍加速。

# 并非放之四海而皆准：多语言大语言模型中从固定提示到可学习路由的演进 来源：[https://arxiv.org/html/2604.16937](https://arxiv.org/html/2604.16937) Wei-Chi Wu, Sheng-Lun Wei, Hen-Hsen Huang, Hsin-Hsi Chen α 台湾大学电脑科学与资讯工程学系，台湾 β 中央研究院资讯科学研究所，台湾 γ 台湾大学人工智能研究中心（AINTU），台湾 wcwu@c

Interfaze AI 发布专用模型，在 OCR、目标检测、网页抓取、语音转文字、分类等确定性开发者任务上全面超越通用 LLM。