<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>投机解码 on AI 观察</title><link>https://ai.wujiong.cc/tags/%E6%8A%95%E6%9C%BA%E8%A7%A3%E7%A0%81/</link><description>Recent content in 投机解码 on AI 观察</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Sun, 23 Aug 2026 17:22:56 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://ai.wujiong.cc/tags/%E6%8A%95%E6%9C%BA%E8%A7%A3%E7%A0%81/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>投机解码：在不损失质量的前提下加速大模型输出</title><link>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-08-23-speculative-decoding/</link><pubDate>Sun, 23 Aug 2026 17:22:56 +0800</pubDate><guid>https://ai.wujiong.cc/posts/2026-08-23-speculative-decoding/</guid><description>&lt;p>大模型生成文本时，每次只能输出一个 Token，而且每个 Token 都需要完整地运行一遍大模型。在低并发场景下，GPU 的大部分算力其实处于闲置状态，瓶颈在于反复从显存读取模型权重。&lt;strong>投机解码（Speculative Decoding）巧妙地利用了这些闲置算力：先让一个小模型快速“猜”出接下来的几个 Token，再让大模型一次性并行验证这些猜测。&lt;/strong> 猜对了就一次前进多步，猜错了也不会影响输出质量。&lt;/p></description></item></channel></rss>