SelectInfer提出面向资源受限设备的神经元级推理优化框架。系统先通过离线分析器识别任务特定和通用神经元，再在运行时仅加载重要神经元，并动态计算最相关部分，以降低内存占用和计算量，同时尽量保持任务性能。摘要未披露具体模型、数据集和量化收益。
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