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在大型语言模型（LLM）的无损推理加速中，推测解码（Speculative Decoding）已成为工业界标配。以 EAGLE-3 为代表的自回归草稿模型虽然预测准，但每多猜一个 token 就要多跑一步串行前向；而受扩散语言模型启发的 DFlash 将草稿生成彻底并行化 —— 一次骨干网络前向即可同时吐出整块候选 token，大幅压缩了起草耗时。