Weaver 提出加速推测解码新方法
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Weaver 提出加速推测解码新方法
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AI 综述
Yuma Oda 等作者提出 Weaver，一种轻量自回归适配器：它从因子化 draft 模型的 top-K 边际分布构建提议树，恢复提议 token 间的条件依赖，且无需全词表投影。作者还针对 Gated Delta Net 层推导出无回滚树验证算法，并在 SGLang 中实现优化的 CUDA kernel。 据作者报告，该方案相比自回归解码实现 4.08 倍加速，并比高度优化的 DFlash 基线高出 16.3%。这些加速数据来自作者的实验报告。
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最新进展10月22日 12:00
Weaver：用因子化边际构建投机解码提议树，实现 4.08 倍加速报道时间线
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10月22日
- arXiv cs.CLWeaver：用因子化边际构建投机解码提议树，实现 4.08 倍加速
Weaver 是一种轻量自回归适配器，从因子化 draft 模型的 top-K 边际分布构建提议树，恢复提议 token 间的条件依赖，且无需全词表投影。作者还针对 Gated Delta Net 层推导出无回滚树验证算法，并在 SGLang 中实现优化 CUDA kernel。该方案相比自回归解码实现 4.08 倍加速，并比高度优化的 DFlash 基线高出 16.3%。
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