Single forward pass inference to metoda wnioskowania w sieciach neuronowych, w której wynik jest generowany w jednym, bezpośrednim przejściu danych przez model bez konieczności wielokrotnych iteracji. Podejście to znacząco redukuje opóźnienia oraz zużycie zasobów obliczeniowych, co jest kluczowe w zastosowaniach w czasie rzeczywistym. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli autoregresywnych, cała odpowiedź lub decyzja powstaje w jednym cyklu przetwarzania. Dzięki temu rozwiązanie to idealnie sprawdza się w systemach wbudowanych oraz urządzeniach brzegowych o ograniczonej mocy obliczeniowej.
Źródło: arxiv.org
