연구진은 기존 확산 기반 추론 방식의 한계를 지적하며 샘플에 따라 최적의 블록 크기가 달라지는 점을 발견했어요. BlockPilot은 프리필링 단계의 표현을 기반으로 최적의 블록 크기를 예측하는 샘플 적응형 정책을 제안하며, 이는 가벼운 정책 학습 문제로 정의돼요. 실험 결과 BlockPilot은 기존 방식 대비 효율성을 향상시켜, 수용 길이 5.92를 달성하고 Qwen3-4B에서 4.20배의 속도 향상을 보였어요.