Iterative BC-Max是一种旨在通过改进内联决策来减少编译二进制文件大小的新技术。该方法相比现成的强化学习算法具有多项优势。在计算机操作系统等系统中，提供良好性能同时管理有限资源（如计算时间和内存）是主要挑战。由于优化这些资源非常困难，因此越来越多地采用机器学习（ML）来使决策数据驱动而非基于启发式。在编译器优化中，内联是指用函数体替换程序中的函数调用。内联优化的目标是通过去除冗余代码来最小化最终二进制文件的大小。对于许多应用，如设备端产品，文件大小是一个限制因素，增加文件大小可能会损害性能甚至导致无法使用。

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