#DFlash

8 статей
arXiv NLP
arXiv NLP

ТриСпарк: обучение набирать деревья, которые вы проверяете для спекулятивного декодирования

arXiv:2610.20175v1 Аннонс Тип: новое резюме: Параллельные составители, такие как DFlash и DSpark, сокращают запоздалость предложения, но ранние несоответствия ограничивают количество из каждого блока....

arXiv NLP
4
Читать
Хабр
Хабр

Как Splash ускоряет локальные LLM на Mac

Как Splash ускоряет локальные языковые модели на Mac? Разбираем спекулятивное декодирование DFlash 2, результаты тестов разработчиков и ограничения движка. Объясняем, что учитывать при выборе Q4 или Q...

Хабр
arXiv AI
arXiv AI

Параллельный проект, условие через глубину: прилегающая причинная инжекторность для спекулирующего декодирования

arXiv:2609.36173v1 Анонс Тип: перекрестное резюме: Параллельные спекулятивные формулировки генерируют несколько кандидатов в одном основном пропуске, но независимый отбор символов может привести к неп...

arXiv AI
4
Читать
Мы проверили обещанные Nvidia 15x на DFlash: получилось 2,3x Хабр
Хабр

Мы проверили обещанные Nvidia 15x на DFlash: получилось 2,3x

Помните DFlash? В начале года о нём много шумели: способ ускорить любую LLM, не трогая саму модель. Nvidia тогда выкатила заголовки «До 15x к пропускной способности на Blackwell» . Цифра весомая, звуч...

Хабр
arXiv NLP
arXiv NLP

LiLiCorr: легкая корреляция вероятности параллельных проектов для спекулятивного декодирования

arXiv:2608.20530v1 Спекулятивное декодирование ускоряет вывод языковой модели путем составления будущих токенов, которые целевая модель проверяет параллельно. Голова блока в стиле диффузии, такая как ...

arXiv NLP
4
Читать
arXiv NLP
arXiv NLP

GRAFT: Адаптивная конструкция дерева на основе DLM с целевым уклоном

arXiv:2608.20375v1 Спекулятивное декодирование на основе дерева поднимает средние принятые токены стандартного спекулятивного декодирования, проверяя несколько набросков путей, и существующие строител...

arXiv NLP
3
Читать
arXiv AI
arXiv AI

Готово ли мультимодальное спекулятивное декодирование к параллельной разработке на основе диффузии? Опрос и эмпирическая диагностика

arXiv:2608.20743v1 Спекулятивное декодирование ускоряет авторегрессивную генерацию, позволяя легковесному составителю предлагать будущие токены, в то время как целевая модель проверяет их параллельно....

arXiv AI
3
Читать