Speed Up LLM Inference with DSpark Speculative Decoding
了解 DSpark 推测解码如何使用相同的 GPU、Qwen3-8B、llama.cpp 和 CUDA 来提高本地 LLM 生成速度。
Speculative Decoding on CPUs: Nearly 4x Faster Token Generation with DFlash
推测性解码可以将未充分利用的 CPU 计算转化为更快的令牌生成，而无需更改模型的输出。在我们的 vLLM 测试中，DFlash 在并发数为 1 时在 Intel Xeon 6 上使用 Qwen3.5-9B 实现了 3.92 倍的自回归吞吐量。我们详细分析了加速的来源，解释了接受指标，并展示了决定推测是否有效的因素。CPU 上的推测解码：使用 DFlash 使令牌生成速度加快近 4 倍首先出现在《走向数据科学》上。
正如博物学家在 1875 年预测的那样，一些虎耳草植物会捕食昆虫——利用粘性毛发来捕获昆虫
Our Cosmic Origins Remain Plausible, Not Proven
菲利普·鲍尔 (Philip Ball)，《化学世界》 查尔斯·达尔文 (Charles Darwin) 在 1863 年给他的朋友约瑟夫·胡克 (Joseph Hooker) 的信中写道：“目前，关于生命起源的想法纯粹是垃圾。”但这并没有阻止他的推测......
Soft Computing, Volume 30, Issue 8, August 2026
1) KIF 在 kubernetes 中部署 Pod 的 PSO-LSTM 调度算法作者：Chao-Hsien Hsieh、DeHong Kong、XingMin Zou 页数：5343 - 53532) 使用 3D 口腔扫描和深度自适应感知生成对抗网络进行自动准确的牙冠设计作者：Lakshmi S.、Shamuganathan C.页数：5355 - 53703) 耶格尔概率分布否定的信息论处理作者：Roberto Bruno, Ugo Vaccaro页数：5371 - 53834) 推测计算作者：Giuseppe Filippone, Gianmarco La Rosa, Marco E
新NISAの利用実態【番外編2】～20歳代以下のつみたて投資枠で売却急増～
■概要 2025年，即新NISA实施的第二年，累计投资限额的销售额尤其增加。鉴于经营环境持续有利，推测增长是由于销售获利所致。但从年龄层来看，20岁以下人群最为明显，而在年轻人中，还考虑了“NISA贫困”等获利以外的因素。随着长期投资的进一步确立，未来趋势将受到密切关注。 ■目录・累计投资限额中的销售量特别增加・以获利为目的的销售量增加・20岁以下人群的急剧增加说明了什么？结论 在撰写本补充部分时，金融厅尚未公布整个 NISA 系统的销售数据，但正如第 1 部分所指出的，与第一年 2024 年相比，新 NISA 的第二年 2025 年的销售量很可能有所增加。纵观日本证券商协会公布的所有证券公司
Run Muse Glimmer for Local Vibe Coding with llama.cpp, DFlash, and Pi
使用 llama.cpp、DFlash 推测性解码和 Pi 在 RTX 3090 GPU 上本地运行 Muse Glimmer，以实现快速、私密、代理的 AI 编码。
Is That a PL‑17 on a J‑16? Yes — and the Real Story Isn’t the Missile.
关于 PLAAF 的 PL-17 超远程空对空导弹，已经有很多文字记载，或者更准确地说，是推测。人们争论它的射程、速度、导引头、数据链、制导逻辑、宇宙光环等等。我们实际上可以确认的一件事很简单：它很大。这枚导弹大约有六米长，我们看到的每张照片都让它看起来像有人在飞翔-
7 Approaches to Reduce Inference Latency in Your LLM Workflows
从量化到推测解码，这里有七种工程策略，可以在生产中交付更快、响应更灵敏的生成式 AI 应用程序。
