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WaveFront Decoding：循环语言模型的并行自推测解码
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AI 综述
据报道，WaveFront Decoding（WFD）是一种面向 looped 语言模型的并行自推测解码框架。区别于传统自推测解码将浅层草稿生成与全深度验证分两个阶段串行调度的做法，WFD 在同一批循环调用内，并行执行对角 wavefront 上的浅层草稿生成与全深度验证，将两个阶段合并为并发流程。此外，WFD 被定位为无训练方案，可直接应用于已有的 looped 语言模型，无需额外的草稿模型训练。报道未给出具体的速度提升倍数或基准测试数据，也未披露参与机构或作者信息。
AI 根据报道生成 · 2 天前更新
最新进展10月6日 21:18
WFD 将草稿生成与全深度验证在同一批循环调用中并行执行，作为无训练框架直接用于循环语言模型。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月6日
- Reddit · r/LocalLLaMAWaveFront Decoding：为 Looped 语言模型设计的并行自推测解码框架
WaveFront Decoding（WFD）是一种面向 looped 语言模型的无训练自推测解码框架，通过将对角 wavefront 上的浅层草稿生成与全深度验证在同一批循环调用中并行执行，把传统草稿-验证分阶段调度合并为并发流程。
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