Unverified50% confidenceSolutionExact time
降低大模型转写延迟的优化手段包括模型蒸馏、推测解码、KV-cache 优化、硬件加速（如 TPU v5e）及流式 chunked attention
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8/28/2026
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Unverified投机解码通过小模型预测候选Token、大模型批量验证提升吞吐量；量化技术将权重从FP16压缩至INT8/INT4降低显存占用；MoE架构通过稀疏激活降低单次推理计算量74% similarVerified推测解码、模型蒸馏、KV Cache优化等推理优化技术的持续进步正在使单位推理成本快速下降73% similarUnverified边缘推理技术的成熟使部分轻量模型可在本地设备运行，显著降低延迟73% similarUnverified复杂的程序化计算可能导致帧率下降，因此实际应用中常采用预计算缓存策略来平衡质量与性能73% similarUnverified缓解延迟的工程策略包括并行采样+验证、提前终止（置信度阈值）、异步批处理架构72% similar
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