本研究提出了一种名为下一块预测的半自回归框架，旨在解决自回归视频生成中的单向依赖和推理速度慢的问题，从而显著提升生成效率和空间依赖捕捉能力。

本研究提出猎鹰框架，通过增强半自回归起草和定制解码树，解决大型语言模型推理速度与精度之间的平衡问题。实验表明，猎鹰在多个基准数据集上速度提升达2.91x至3.51x，显著提高了推理效率。

本研究提出了一种贝叶斯流网络，旨在解决新药设计中生成高于训练空间属性的分布外分子的挑战。该网络能够高效生成高质量的分布外样本，并引入半自回归的训练/采样方法，显著提升模型性能。