1️⃣ 在单次前向传递中并行生成多个草稿 Token。 2️⃣ 一个轻量级的顺序模块通过注入 Token 依赖关系快速优化这些草稿。 3️⃣ 每个 Token 都会收到一个置信…

1️⃣ 在单次前向传递中并行生成多个草稿 Token。 2️⃣ 一个轻量级的顺序模块通过注入 Token 依赖关系快速优化这些草稿。 3️⃣ 每个 Token 都会收到一个置信度分数，用于评估其通过验证的可能性。 4️⃣ 一个硬件感知调度器根据置信度和当前的 GPU 负载，决定实际值得验证的 Token 数量。 5️⃣ 目标模型仅验证最有希望的候选者，同时 GPU 资源会立即重新分配给其他请求。 👉 减少浪费的验证。更高的 GPU 利用率。相同的输出质量。 然而，DeepSeek 继续表明，LLM 服务中一些最大的收益并非来自更大的模型，而是来自更智能的系统。 🔗 完整分析： #DeepSeek #DSpark #LLM #AIInfra #Inference #AI #Tech