[논문리뷰] Contextual Correction of Parallel Draftsfor Speculative Decoding본 논문은 Parallel Diffusion Drafters(예: DFlash)가 효율적인 병렬 생성에도 불구하고, 토큰 간의 intra-block dependency를 포착하지 못해 draft의 정확도가 낮아지는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Speculative Decoding#Parallel Drafting#Diffusion Models#Contextual Correction#Inference Acceleration#LLM Serving2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DLoop: Looped Speculative Decoding본 연구는 기존 speculative decoding의 고정된 drafting-verification alternating 구조가 유발하는 불필요한 target model의 forward pass 오버헤드를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Speculative Decoding#Looped Speculative Decoding#Adaptive Draft Length#Loop-aware Training#Large Language Models#Parallel Drafting2026년 10월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Domino: Decoupling Causal Modeling from Autoregressive Drafting in Speculative Decoding본 논문은 Speculative decoding에서 draft 품질과 연산 비용 간의 trade-off 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Speculative Decoding#LLM Inference#Autoregressive Drafting#Parallel Drafting#Causal Modeling#Low-Rank Correction2026년 6월 1일댓글 수 로딩 중