待验证50% 置信解决方案精确时间
GUI-JEPA 的核心思路是预先枚举离散候选动作，由模型在单次批量前向传播中对所有候选打分并选择最高分者，全程不生成文本 token。
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/28
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
已验证推测解码通过轻量级草稿模型生成候选 token，主模型一次前向传播并行验证，接受符合分布的 token 并从第一个被拒绝处重新生成66% 相似待验证DecisionRAG提出了一种无需检索器的检索范式，不依赖第一阶段检索器，也不生成任何token，而是用决策模型在单次前向传播中联合评估多个候选分支。66% 相似待验证JevForest 使用一个共享的掩码分类器基于已观测到的特征值进行预测，掩码机制使模型能处理部分缺失的输入66% 相似待验证Unsloth 的决策模型采用 Jev 风格，使模型在给定选项中做出选择并为每个选项附带置信度分数，而非生成自由文本66% 相似待验证投机解码是一种在保持输出分布不变的前提下加速自回归生成的技术：草稿模型先自回归生成 k 个候选 token，目标模型一次并行前向逐一接受或拒绝，遇到第一个拒绝位置重新采样。65% 相似
引用此条事实
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curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1106116MCP
get_claim(id=1106116)