ChainFlow：少步潜空间流匹配加速投机解码
原文标题：ChainFlow: Few-Step Latent Flow Matching for Speculative Decoding
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研究者提出 ChainFlow，首个以目标模型隐藏状态为条件的流匹配草稿模型，将起草视为隐藏状态上的短程传输，仅需一到两步即可完成。在 Qwen3.5 上同等草稿规模下，vLLM 中比 EAGLE-3 快 39%、比 DFlash 快 11%，并已开源代码与草稿模型。
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ChainFlow以隐藏状态流匹配做草稿，Qwen3.5上比EAGLE-3快39%、比DFlash快11%
- •首个以目标模型隐藏状态为条件的流匹配草稿模型，仅需一到两步
- •用VAE压缩隐藏状态，使起草成本几乎不随目标模型规模增长
- •同等草稿规模与训练数据下，vLLM中比EAGLE-3快39%、比DFlash快11%
- •顺序适配新语言时增益进一步扩大，代码与草稿模型已开源
为什么重要：投机解码草稿器的新范式，对推理吞吐与多语言部署成本有直接影响。
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