DLite：面向Agentic AI的无历史投机解码框架
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DLite：面向Agentic AI的无历史投机解码框架
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AI 综述
Jiaming Xu等作者提出无历史投机解码框架DLite，直接复用目标模型的上下文隐藏状态做局部投机预测，无需显式维护历史上下文。作者称，在通用、长上下文和Agentic负载上，DLite实现2-6的接受长度，最高比SOTA方法DSpark高出70%。 作者将不断增长的历史上下文视为现有草稿模型在Agentic负载下接受长度最多下降80%、以及维护历史KV cache带来显著系统开销的共同原因，DLite即针对这一问题设计。上述效果为作者在论文中的说法。
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最新进展10月19日 12:00
DLite：面向 Agentic AI 的无历史投机解码框架报道时间线
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10月19日
- arXiv cs.CLDLite：面向 Agentic AI 的无历史投机解码框架
DLite 是一个面向 Agentic AI 的无历史投机解码框架，直接复用目标模型的上下文隐藏状态做局部投机预测，无需显式维护历史上下文。在通用、长上下文和 Agentic 负载上，DLite 实现 2-6 的接受长度，最高比 SOTA 方法 DSpark 高出 70%。现有草稿模型在 Agentic 负载下接受长度最多下降 80%，而维护历史 KV cache 会带来显著系统开销。
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