高通 AI 用熵与 CKA 选层，让 EAGLE3 投机解码超越固定层组合
Qualcomm-AI-Research · hf · 2026-10-12
Qualcomm AI Research 与斯坦福合作发表论文，研究投机解码中如何选取多层隐藏状态。
- 现有方法多用固定位置启发式（如 EAGLE3 默认的 [2, N//2, N-3]）选层，而最优选层本质是组合问题。
- 提出基于两个互补准则的选层框架：信息量（矩阵熵分析）与多样性（CKA 度量），并引入 token-entropy 过滤去除低预测熵 token 的隐藏状态。
- 揭示解码器各层在信息与几何上存在不同「分区」。
- 所选层组合在 EAGLE3 式投机解码中优于固定基线，同时解释了为何某些默认组合仍然有效。
提供了多层隐藏状态选择的实用配方，并可推广到相关应用。
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