DFlash：基于扩散模型的并行投机解码新框架
cneuralnetwork · x · 2026-08-03
文章解读了 DFlash 论文，提出了一种基于轻量级块扩散模型的并行投机解码框架。
- 痛点：现有的投机解码方法（如 EAGLE-3）仍依赖自回归草稿模型，序列化生成限制了进一步的加速。
- 核心思路：利用目标模型的隐藏特征作为上下文来条件化小型扩散草稿模型，从而并行预测未来的 token 块，无需从零开始独立推理。
- 优势：相比于参数量庞大（约 7B）的纯扩散草稿模型，该轻量级方法在保证高接受率和草稿质量的同时，大幅提升了推理服务速度。
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