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随着大语言模型（LLM）如 ChatGPT、LLaMA 等广泛应用于文本生成、问答、代码自动补全等任务，人们对其推理效率提出了更高要求。尽管生成一个回答的成本可能仅为几分钱，但在拥有亿级用户、日均多次交互的背景下，算力消耗呈指数级上升。尤其是在如代码补全这类高频推理任务中，模型效率直接影响服务响应速度与云端部署成本。 为了解决这些问题，研究团队提出了一种面向
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