待验证50% 置信事实精确时间
Eagle利用目标模型中间层的特征向量作为输入进行下一token预测
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/11
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证EAGLE的核心创新是训练一个轻量级自回归头，以目标模型的隐藏状态作为输入特征来预测下一个token的特征表示，而非直接预测token本身74% 相似待验证Eagle利用特征级别的预测提升接受率，Lookahead Decoding则通过Jacobi迭代避免使用独立草稿模型72% 相似待验证每次前向传播生成token时，模型都需经过完整的多头注意力计算和前馈网络层，计算量由模型参数规模决定64% 相似待验证EAGLE系列让草稿模型直接复用主模型的中间层特征并引入树形验证策略，从EAGLE演进至EAGLE-2、EAGLE-362% 相似待验证大模型推理的本质是自回归生成，即不断预测下一个token61% 相似
引用此条事实
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