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研究团队提出投机解码校正机制DCOCO
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AI 综述
2026年10月12日，arXiv自然语言处理领域发布研究，提出面向投机解码的轻量校正机制DCOCO（DFlash Contextual Corrector）。该机制通过并行评估候选token的上下文兼容性，在保留并行草稿的同时恢复块内依赖。实验结果显示，在4个验证器骨干模型与10个基准测试中，DCOCO相比原生解码最高可实现6.6倍加速，并取得了最高的平均吞吐量；此外，在4至32个并发请求的测试环境下，其性能表现比最强竞品高出6%至23%。
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最新进展10月12日 12:00
研究团队提出投机解码轻量机制DCOCO，较原生解码最高实现6.6倍加速。报道时间线
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10月12日
- arXiv 自然语言处理面向投机解码的并行草稿上下文纠错
研究提出轻量机制 DCOCO（DFlash Contextual Corrector），通过并行评估候选 token 上下文兼容性，在保留并行草稿的同时恢复块内依赖。在 4 个验证器骨干与 10 个基准测试中，DCOCO 相比原生解码实现最高 6.6x 加速并取得最高平均吞吐量。在 4-32 个并发请求下，其表现比最强竞品高出 6-23%。
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