D-REAL：以无偏梯度优化投机解码接受长度
原文标题：D-REAL: Acceptance-Length Optimization with Unbiased Gradients for Speculative Decoding
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论文提出 D-REAL 后训练方法，直接优化投机解码的期望接受长度，通过前缀存活概率加权并推导无偏梯度估计。在 Qwen3-8B 上配合 DSpark 与 DFlash2，平均接受长度最多提升 0.23 个 token，端到端服务吞吐提升最高 9.4%。
- 问题
- 投机解码效率取决于连续接受 token 数，但现有训练目标不直接优化该量。
- 方法
- 后训练方法，用前缀存活概率加权草稿与目标分布的重叠，并推导随机验证下的无偏梯度估计，直接优化期望接受长度。
- 结果
- Qwen3-8B 上配合 DSpark 与 DFlash2，平均接受长度最多提升 0.23 token，端到端服务吞吐最高提升 9.4%。
- 影响
- 不改模型结构即可给已收敛的投机解码草稿模型再挤出吞吐，直接降低推理服务成本。
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