本文提出了一种基于序列推理的集成学习方法，通过动态调整推理过程，减少56%的推理成本，同时保持性能。研究探讨了模型级联技术在图像分类和自然语言处理中的应用，提升了计算效率和预测准确性。此外，介绍了Samba-CoE系统，通过优化训练方法降低服务成本和延迟。

本文综述大语言模型高效推理与终身学习研究，涵盖在线类增量学习的贝叶斯框架、基于答案一致性判断难度的LLM级联模型（以40%成本达到强模型性能）、使分布式系统提速10倍的容错推理与负载均衡算法，以及DSL统计推断、TStreamLLM流处理、两阶段上下文学习和响应长度调度（吞吐提升86%）等方法。