本研究提出了一种简单的调度方法，通过迭代选择在未解决问题上表现最佳的算法，优化数值黑箱问题的求解器调度，成为动态算法选择模型的基准。

该研究提出了一种新的基于学习排序的调度方法，用于解决大型语言模型推理中的阻塞问题。研究表明，该方法可以显著提高调度效率，实现聊天机器人服务延迟降低2.8倍和合成数据生成吞吐量提高6.5倍的性能提升。