回路発見は、多くのメカニズム的解釈パイプラインにおいて重要なステップである。しかし、現在の手法（パスパッチングなど）は計算コストが高く、小規模モデルに対する深層の回路分析に制限がある。本研究では、加速パスパッチング（APP）という新しいハイブリッドアプローチを提案する。これは、コントラスト注意ヘッドのプルーニング技術を用いて回路発見の探索空間を大幅に減少させる。新たなコントラスト-FLAPプルーニングアルゴリズムにより、タスク特有の注意ヘッドに高いプルーニングスコアが割り当てられ、高性能なスパースモデルが実現される。APPはコントラスト-FLAPを適用して回路発見に必要な探索空間を平均56%削減し、その後、残った注意ヘッドに伝統的なパスパッチングを適用することで、速度を59.63%から93.27%改善した。その結果、APPは従来のパスパッチングに比べて大幅な計算コストを削減しつつ、類似した性能の回路を提供する。