現有的對比推理方法，如對比解碼，確實可以與本文提出的Prior-Aware Decoding (PAD) 方法結合使用，以進一步提高性能。對比解碼的核心思想是通過對比不同模型的輸出來強化正確的生成結果，這與PAD方法的目標相輔相成。
具體而言，可以在PAD的基礎上，利用對比解碼的技術來選擇最優的logits分佈。例如，在進行logits的線性外推時，可以引入來自較小模型的logits作為參考，進一步強化對於正確輸出的選擇。這樣的結合不僅能夠減少來自強先驗的干擾，還能夠利用不同模型之間的互補性來提升最終的生成質量。
然而，值得注意的是，對比推理方法在處理強先驗的情況下可能會面臨挑戰，特別是在逆向縮放的情況下。因此，未來的研究應該針對這些挑戰進行深入探討，以確保結合方法的有效性和穩定性。