WaveFront Decoding自推测解码论文发布

2026年10月6日，用户 /u/pmttyji 在 r/LocalLLaMA 发布 WaveFront Decoding（WFD）论文。该框架是一种面向循环语言模型的无训练自推测解码方法，利用中间循环输出作为草稿预测，并借权重共享将不同位置与循环深度的 token 状态合并为一次批处理调用。据发布内容，在六个 Spec-Bench 任务类别上，WFD 相对自回归解码在 Ouro-2.6B 上取得 2.42 倍加速、在 Huginn-3.5B 上取得 3.54 倍加速，持续优于 draft-then-verify；跨循环 KV 共享进一步降低 wavefront KV 流量，使 Huginn-3.5B 上的加速提升至 4.81 倍。发布者称代码已公开。上述加速数据与代码可用性均为该发布来源的说法，尚待独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。