arXiv 提出 DScout，优化扩散草稿模型投机解码吞吐
原文标题：Factorization-Guided Training and Inference for Diffusion-Drafted Speculative Decoding
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论文提出 DScout，用训练端与推理端两种分解指导扩散草稿模型的投机解码。训练端把逐位置损失分解为包含、加权与预测损失以对齐前缀接受；推理端把吞吐分解为平均接受 token 数与单轮延迟之比来选择配置。在 Qwen3-4B 与 Qwen3-8B 上分别取得 3.84 倍与 4.14 倍平均加速，较最优基线再提升 9.1% 与 7.1%。
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DScout 双端分解优化扩散草稿投机解码，Qwen3-8B 上平均加速 4.14 倍
- •指出更高平均接受 token 数（MAT）不等于更高吞吐：早期拒绝使后续正确预测失效，单轮延迟上升也会抵消收益
- •训练端把逐位置损失分解为包含、加权、预测损失，配合混合视野训练、块内解掩码与接受加权损失
- •推理端把吞吐分解为 MAT 与单轮延迟之比，用于选择目标条件深度、草稿深度与推理块大小
- •六个基准上 Qwen3-4B 与 Qwen3-8B 分别加速 3.84 倍与 4.14 倍，较最优基线再提升 9.1% 与 7.1%
为什么重要：把「接受率」与「吞吐」解耦，为扩散草稿模型的调参提供了可操作的指标框架，直接影响投机解码的落地收益。
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