NeurIPS 教程详解投机解码：何时无损、如何演进与下一步
kalyan_kpl · x · 2026-09-07
一篇面向 AI/ML 工程师的投机解码（Speculative Decoding）交互式教程，作者 Lily Zhang 与 Madison Kanna，投稿 NeurIPS 2026 Education Track。要点：- 自回归解码是 LLM 推理瓶颈，每生成 n 个 token 需要 n 次前向传播；- 投机解码（2023 年 Leviathan et al. 提出）用轻量 draft 模型提议多个 token，由大模型逐个验证，理论无损（输出分布与目标模型一致）；- 教程梳理其演进脉络，并探讨扩散式「一次性并行起草」的新方向。
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