BASTION论文更新至v3版本
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BASTION论文更新至v3版本
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AI 综述
Soowon Oh等作者于2026年10月27日提交BASTION论文v3;论文报告,该框架在多种基准和GPU架构上,最高比标准自回归解码快6.61倍、比先进块扩散基线快39%。 BASTION用预算感知的树结构块扩散草稿,动态构建依赖查询的树,在草稿质量与硬件约束间权衡。作者称,该方法无需训练、保持目标模型分布,也无需针对不同设置调参。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月28日 12:00
BASTION:采用树结构块扩散草稿的预算感知投机解码报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv · Machine LearningBASTION:采用树结构块扩散草稿的预算感知投机解码
BASTION提出预算感知投机解码框架,通过树结构块扩散草稿动态构建依赖查询的树,在草稿质量与硬件约束间权衡。跨多种基准和GPU架构,该方法较标准自回归解码最高提速6.61×,较先进块扩散基线高39%。BASTION无需训练,保持目标模型分布,且无需针对不同设置调参。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 7
- 可比范围峰值
- 810月28日 21:00
- 近 24 小时变化
- –
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