轨迹检索投机解码：模型自身历史何时有用？

研究提出 Trajectory-Local Adaptive Retrieval（TLAR），从当前推理轨迹中检索近似匹配的续写，并利用近期验证结果自适应调整检索激活与候选宽度，与模型生成的草稿结合用于投机解码。受控来源对比显示，长链式思维推理产生的历史续写存在轨迹特定的复用价值，可补充现有 drafter。