投機解碼：讓 LLM 推理速度飆升 3 倍的秘密武器
LLM 回應為何是「一個字一個字」冒出來？因為自回歸生成天生序列、無法並行。投機解碼用「小模型先猜、大模型批次驗證」的策略，把推理速度提升 2–3 倍，且完全不損失輸出品質。
· 閱讀時間約 7 分鐘00
31 篇結果
標籤 #LLM
LLM 回應為何是「一個字一個字」冒出來？因為自回歸生成天生序列、無法並行。投機解碼用「小模型先猜、大模型批次驗證」的策略，把推理速度提升 2–3 倍，且完全不損失輸出品質。
Dynamic Workflows 不只是更快的 AI 回答，而是把計畫的控制權從 LLM 的 context 移到程式碼裡。本文從功能介紹出發，深入比較它與傳統 function calling 一來一回模式的本質差異。
Yann LeCun 認為現在的 LLM 只是「超級進化版的鸚鵡」——會說話，但不懂意思。他提出的世界模型與 JEPA 架構，究竟想解決什麼根本問題？
近期網路熱傳 Anthropic 工程師不再使用 Markdown，改用 HTML 與 LLM 互動。這件事是真的嗎？本文查核來源、摘要論點，並提供觀點分析。
同樣是 Routing Pattern，LangGraph 的 LLM 分類 + RunnableBranch 與 Google ADK 的 Coordinator + Sub-Agent 架構有何本質差異？本文透過實際案例，拆解兩者的設計邏輯與選用時機。
什麼是 COT 思維鏈？跟 ReAct 有什麼差別？AI Agent 怎麼應用？一篇讓你搞清楚的入門介紹。
讓 AI 不只會「說」，還能真正「做事」——透過 Tool 機制，LLM 從一個會聊天的脑袋，變成能操控世界的智能代理。
`stream: true` 是 LLM API 的一個參數，決定 AI 回覆是**一次性全部傳回**，還是**逐塊（chunk）即時傳回**。