DCOCO：投机解码并行草稿的上下文校正方法
原文标题：Contextual Correction of Parallel Draftsfor Speculative Decoding
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论文提出 DCOCO（DFlash 上下文校正器），一种轻量机制，在保持并行草稿的同时恢复草稿块内 token 的依赖关系。它保留多个候选 token 并并行评估相邻草稿位置的上下文兼容性，实现低成本的上下文感知 token 选择。在四个验证器骨干与十个基准上，DCOCO 平均吞吐最高，较普通解码最高加速 6.6 倍。
- 问题
- 扩散式投机解码并行草稿丢失块内token依赖，导致草稿质量下降。
- 方法
- 保留多个候选token，并行评估相邻草稿位置的上下文兼容性后再选择，而非直接取top预测。
- 结果
- 四个验证器骨干、十个基准上平均吞吐最高，较普通解码最高加速6.6倍。
- 影响
- 可直接提升LLM推理服务吞吐，兼容贪心与随机解码及推理模式。
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