学者提出大模型推理拓扑自适应框架SelfMorph并开源代码

2026年10月30日，研究人员在arXiv发布关于大模型推理拓扑自适应框架SelfMorph的论文。SelfMorph将冻结大语言模型的内部计算拓扑转化为依赖输入的推理决策，统一了基础前向传播、层复用以及隐藏状态分支合并三种形态。在覆盖4B至27B参数的3款大语言模型的评估测试中，该方法在5个分布内基准上平均相对提升8.06%，在4个未见基准上提升4.45%，并在27个测试设置中的24个取得最佳表现。目前，该研究的相关代码已公开开源。

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