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DCOCO：并行草稿的上下文校正加速推测解码

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2026年10月12日，arXiv Computation and Language 发布一手论文，提出 DCOCO（DFlash Contextual Corrector）方法。该方法面向投机解码（推测解码）场景，旨在提升吞吐。其核心思路是在保留并行草稿的同时，恢复草稿块内 token 之间的依赖关系，并以较低的额外成本进行上下文感知的 token 选择，从而兼顾并行效率与草稿质量。目前公开信息仅涉及该论文的方法描述，尚无后续实验数据、复现结果或第三方验证报道。

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LatestOct 12
arXiv 发布 DCOCO 论文，提出并行草稿上下文校正以提升投机解码吞吐。

Timeline

Follow the coverage from different angles.

Oct 12, 2026
  1. arXiv · Computation and Language
    DCOCO：用并行草稿的上下文校正提升投机解码吞吐

    论文提出 DCOCO（DFlash Contextual Corrector），在保留并行草稿的同时恢复草稿块内 token 依赖，以低额外成本做上下文感知的 token 选择。

Heat trend

Current heat 9·Comparable peak 10（Oct 12）·Comparable change over 24 hours –

02.557.510Oct12Oct12Oct12Oct12

The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.