本研究提出了φ-解码策略，通过前瞻性采样和聚类优化推理时间，提升自回归生成方法的效率和性能。实验结果表明，φ-解码在多个基准测试中优于现有方法，具备良好的通用性和可扩展性。

本研究提出多速率残差混合（M2R2）框架，旨在解决自回归生成中的推理效率与生成准确性之间的权衡。M2R2通过动态调整残差速度，提升早期对齐，从而显著提高推理效率，优于现有方法。