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arXiv发布ACSeL自适应LLM推理配置搜索论文

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AI 综述

2026年11月5日，arXiv平台上线了题为《ACSeL 框架：面向硬件受限 LLM 推理的自适应配置搜索》的新论文（v1），作者为 Bokun Wang，文件大小1.667 MB。 ACSeL 是专为内存和延迟受限环境设计的 LLM 推理配置搜索框架，旨在提升在 NVIDIA Jetson Thor 等边缘设备上的部署可行性。该框架结合轻量级质量代理、Few-shot Median Calibration (FMC) 和 BandPareto 搜索算法，通过预测满足约束的最优配置，实现生成质量与资源限制的高效平衡。

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最新进展11月6日 13:00

ACSeL 框架：面向硬件受限 LLM 推理的自适应配置搜索

报道时间线

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11月6日

13:00
arXiv · ML
ACSeL 框架：面向硬件受限 LLM 推理的自适应配置搜索
ACSeL 是一个专为内存和延迟受限环境设计的 LLM 推理配置搜索框架。它结合轻量级质量代理、Few-shot Median Calibration (FMC) 和 BandPareto 搜索算法，在 NVIDIA Jetson Thor 等平台上显著提升了部署可行性。该方法通过预测满足约束的最优配置，实现了生成质量与资源限制的高效平衡。

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可比范围当前: 5
可比范围峰值: 1011月6日 14:00
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