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MACRO is a framework that learns task-specific execution routes over frozen LLM layers using Markov chain-based routing, improving reasoning accuracy without modifying model weights. It outperforms prior routing approaches while reducing search time significantly.
本文提出了一种针对视频扩散模型的后训练加速框架，将动态结构稀疏化与少步蒸馏相结合，在保持生成质量的同时实现了显著加速。
介绍了神经贝叶斯顺序路由（NBSR），这是一个将神经推理建模为有向无环图（DAG）上的顺序证据积累的框架，使用狄利克雷-分类共轭更新，实现了不确定性量化、早期退出和资源理性推理。