arXiv论文提出多未来草拟解码加速方法MFD
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arXiv论文提出多未来草拟解码加速方法MFD
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AI 综述
arXiv 论文提出 Multi-Future Drafting（MFD）推测解码加速方法：用 K 个可学习的模式嵌入在一次前向中草拟 K 个连贯块，并配合混合 DDTree 让验证器无损选出目标模型采纳的未来分支，据论文称仅需 K+1 个额外向量。 论文报告，在四个 4B 到 27B 参数的 Qwen 目标模型上、batch size 为 1 的条件下，MFD 最高达到 7.8 倍加速，且为无损。
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最新进展11月11日 13:00
Multi-Future Drafting：混合块草拟器实现树验证推测解码加速报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月11日
- arXiv cs.AIMulti-Future Drafting：混合块草拟器实现树验证推测解码加速
arXiv 论文提出 Multi-Future Drafting（MFD）方法，用 K 个可学习的模式嵌入在一次前向中草拟 K 个连贯块，并配合混合 DDTree 让验证器无损选出目标模型采纳的未来分支，仅需 K+1 个额外向量。
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