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TreeSpark 提出推测解码训练与推理框架

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AI 综述

Jihao Zhao 等作者提出 TreeSpark，一个统一训练与推理框架，扩展了半自回归的 DSpark 架构。它通过一次骨干前向构建父条件候选树，并在训练中重放其扩展、剪枝与预算打包过程。据该论文，在 Qwen3-4B 和 Qwen3-8B 的九个通用基准与六个写作领域上，TreeSpark 相比 DSpark 将平均接受长度提升 23.4% 至 31.6%，单请求吞吐提升 15.1% 至 25.0%。这些数字来自作者报告，尚未经独立验证。

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最新进展10月15日 12:00

TreeSpark：为投机解码学习草拟待验证的树结构

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10月15日

12:00
arXiv cs.CL
TreeSpark：为投机解码学习草拟待验证的树结构
TreeSpark 是一个统一训练与推理框架，扩展了半自回归 DSpark 架构，通过一次骨干前向构建父条件候选树，并在训练中重放其扩展、剪枝与预算打包过程。在 Qwen3-4B 和 Qwen3-8B 的九个通用基准与六个写作领域上，TreeSpark 相比 DSpark 将平均接受长度提升 23.4% 至 31.6%，单请求吞吐提升 15.1% 至 25.0%。

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