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DEdit：迭代草稿编辑用于推测解码
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AI 综述
2026 年 10 月 1 日，arXiv cs.CL 出现论文《DEdit：面向推测解码的迭代草稿编辑》。该工作提出 DEdit，一种基于扩散模型的推测解码草稿器，通过 token-to-token 预测迭代编辑草稿，以修复早期错误并延长已接受前缀。论文报告在 Qwen3-4B 与 Qwen3-8B 的七个基准上，greedy 解码下的宏平均加速分别达到 5.72× 和 5.97×。训练方面，作者提出 ProposalMix 方案，按首轮置信度混合草稿预测与 ground-truth token，称可将缩短已接受前缀的有害编辑减半。目前仅有该篇 arXiv 报道，尚无第三方复现或验证结果，事件仍在早期阶段。
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最新进展10月1日 12:00
DEdit 论文公开，称在 Qwen3 上取得 5.72× 与 5.97× 的推测解码加速。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月1日
- arXiv cs.CLDEdit：面向推测解码的迭代草稿编辑
DEdit 是一种基于扩散模型的推测解码草稿器，能通过 token-to-token 预测迭代编辑草稿，修复早期错误并延长已接受前缀。在 Qwen3-4B 和 Qwen3-8B 的七个基准上，greedy 解码下宏平均加速分别达 5.72× 和 5.97×。其 ProposalMix 训练方案按首轮置信度混合草稿预测与 ground-truth token，将缩短已接受前缀的有害编辑减半。
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