结构化输出推理加速

论文研究语言模型结构化输出（JSON、工具调用）的格式约束问题，证明相关图问题可用极低内存判定，复杂度落在 ReachUL、LOGDCFL 等类中，空间低于 Savitch 定理的 O(log²n)。基于该构造的推理引擎在 Apple M2 Pro 上运行 Qwen3.5-2B/4B，schema 约束抽取比 MLX+llguidance 快 1.2-1.3 倍，语法内存从最高 1.5GB 降至 3MB，16 个工具调用智能体快 2.5 倍。