引言：大模型推理的“算力焦虑”与破局之路2026年，大语言模型（LLM）的推理成本依然是制约其大规模落地的核心瓶颈。模型越做越大、层数越堆越深，推理延迟和计算开销却成了悬在每一位AI从业者头上的达摩克利斯之剑。深度剪枝（Depth Pruning）作为一种经典的推理加速手段，通过跳过冗余的Transformer层来降低延迟。但现有的深度剪枝方法存在两个致命缺陷：一是无法根据用户指定的计算预算灵活调整，二是路由路径在Prefill阶段就被固定，无法在Decoding过程中动态适应不断增长的上下文。2026年6月8日，Yuhua Zhou等七位研究者在arXiv上提交了一篇题为《BUDDY: BUdget-Driven DYnamic Depth Routing for Adaptive Large Language Model Inference》的论文（arXiv:2606.09514），提出了一种名为BUDDY的全新推理框架。BUDDY的核心思想是：让模型在推理时根据用户给定的“预算”（即希望执行的层数），动态选择最值得执行的那些层，而不是固定地跳过某些层。这项研究已被ICML 2026接收。本文将深入拆解BUDDY的原理、实现细节、实验效果，并与现有方案进行全面对比，最后给出实战部署建议。一、问题拆解：为什么现有的深度剪枝不够好？