GLANCE：视觉语言模型的无损单次块草稿解码
原文标题：Vision Is Not Overhead: One-Pass Block Drafting for Lossless Speculative Decoding in Vision-Language Models
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该研究提出GLANCE，首个在未修改的VLM目标上无损的单次块草稿器，通过块扩散头读取融合的视觉语言状态，实现快速解码。实验表明，GLANCE比自回归解码快2.93倍，并接受更长的块，且解码长度遵循目标的下一个令牌熵定律。
- 问题
- VLM 投机解码中草稿器因保持自回归而被迫缩小、丢失视觉信息。
- 方法
- GLANCE 用块扩散头读取目标模型已融合的视觉语言状态，一次前向填满整块并一次验证宽候选树。
- 结果
- 比自回归解码快 2.93 倍，草稿轮次从 EAGLE3-VL 的 8 次降到 1 次，接受块长比 EAGLE-3 长 2.7 倍。
- 影响
- 视觉语言模型可在不改变输出的前提下大幅加速，落地推理成本直接下降。
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