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推测解码新方法DFlash：并行草稿生成，称SGLang吞吐最高达4倍并开源
机器之心报道，在大型语言模型无损推理加速中，推测解码已成为工业界常用方案。文章介绍DFlash的思路：受扩散语言模型启发，将草稿生成并行化，并把因果依赖刻入草稿网络深度；相比之下，EAGLE-3等自回归草稿模型每多猜一个token就要多跑一步串行前向。标题称DFlash在SGLang上吞吐最高达4倍，且已开源。正文为截取内容，未给出完整基准、硬件及实验条件。
信源原题：并行推测解码SOTA！因果依赖刻进草稿网络深度，SGLang吞吐最高达4倍，已开源
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