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DLoop：循环式推测解码提升 LLM 推理速度
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先了解这件事
AI 综述
DLoop 是一种循环式 speculative decoding 方法，由 Reddit r/LocalLLaMA 于 2026 年 10 月 9 日报道。该方法的核心思路是：在每次进入验证阶段之前，先连续执行多轮 drafting 过程，不断累积 draft token，直到 draft 模型置信度出现下降时再一次性验证此前积累的全部 draft token。同时，DLoop 配合一种 loop-aware training 机制，使 draft 模型在多轮 drafting 阶段中仍能保持可靠性。报道未披露具体的加速倍数、适用模型范围或与传统 speculative decoding 的量化对比结果。截至目前，仅有这一篇 Reddit 帖子对 DLoop 进行介绍，尚无后续报道对其效果进行独立验证或给出更多细节。
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报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- Reddit · r/LocalLLaMADLoop：循环式 speculative decoding 加速大语言模型推理
DLoop 是一种循环式的 speculative decoding 方法，会在每次验证前连续执行多轮 drafting 阶段，持续到 draft 模型置信度下降时再一次性验证全部累积 draft token，配合 loop-aware training 让 draft 模型在多轮 drafting 中保持可靠。
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