投机解码深度实战:从草稿-验证采样到 EAGLE 树状草稿,把 LLM 解码延迟砍一半 从内存墙出发推导投机解码的第一性原理,给出可直接运行的接受-拒绝采样完整实现与残差重采样推导,对比独立草稿模型/Medusa/MTP/EAGLE/n-gram 五条路线,讲透树状草稿与 tree attention mask,最后给出 vLLM、SGLang 生产配置、四种不该开启的场景与真实接受率调优方法论。 AI应用开发 2026年09月29日 0 点赞 0 评论 31 浏览
打破自回归瓶颈:Speculative Decoding 推测解码的系统工程与生产优化实战 Speculative Decoding 通过小模型草稿+大模型验证的无损加速范式,将 LLM 推理延迟降低2-4×。本文深入拆解核心算法、调度策略与 KV Cache 管理,分析 Medusa、Eagle 与自回归草稿模型的工程取舍与生产部署最佳实践。 AI应用开发 2026年10月03日 0 点赞 0 评论 4 浏览