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研究团队提出DLoop循环推测解码方法
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AI 综述
2026年10月7日，arXiv自然语言处理板块发布论文，提出名为DLoop的循环投机解码方法。该方法能够在草稿模型保持置信时，自适应执行多次草稿阶段，随后将所有累积生成的草稿token一次性交由目标模型进行统一验证。同时，DLoop结合了循环感知训练，有效降低了目标模型的前向传播开销。在EAGLE-3、DFlash、Domino、DSpark以及多token预测等多种方案的测试中，DLoop在保持无损解码的前提下，将实际加速比提升了5%至41%。
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最新进展10月7日 12:00
研究团队提出DLoop循环投机解码方法，在保持无损解码下实现5%至41%的加速比提升。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv 自然语言处理DLoop：循环投机解码方法
DLoop 是一种循环投机解码方法，可在草稿模型保持置信时自适应执行多次草稿阶段，并将所有累积的草稿 token 统一交由目标模型验证。该方法结合循环感知训练，有效减少了目标模型的前向传播开销。在 EAGLE-3、DFlash、Domino、DSpark 及多 token 预测等方案上，DLoop 在保持无损解码的前提下将实际加速比提升了 5% 至 41%。
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