待验证50% 置信基准精确时间
SiliconLM 推理引擎采用投机采样（Speculative Decoding）和连续批处理（Continuous Batching）等推理加速技术，吞吐量可达传统推理框架的3至5倍
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来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/7/22
首次发现
有效期至：2026/10/20
来源
相关事实
待验证流式推理涉及投机解码和连续批处理等推理优化技术77% 相似已验证推理优化技术包括量化（Quantization）、批处理（Batching）、KV缓存（Key-Value Cache）和推测解码（Speculative Decoding）75% 相似已验证推测解码（Speculative Decoding）是目前最主流的大模型推理加速路径之一，使用小型草稿模型快速生成候选token再由主模型并行验证74% 相似待验证推测性执行（speculative execution）借鉴现代 CPU 中的分支预测技术，用少量冗余计算换取延迟降低70% 相似待验证Technical approaches to improving LLM inference speed include model distillation, speculative decoding, quantization, and task-specific model architecture optimization70% 相似
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