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SparseDecoding提出解码感知剪枝框架加速LLM推理
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AI 综述
2026年10月8日，Hugging Face Daily Papers报道了SparseDecoding，一个面向解码感知的LLM剪枝框架。该框架用稠密模型自回归生成（排除prefill）的逐层激活构建校准矩阵，使剪枝目标与解码激活对齐，并配套带bitmask索引和固定步长遍历的N:M稀疏矩阵-向量内核，实现最高1.48倍解码加速。目前进展停留在该框架的提出与性能报告阶段。
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最新进展10月8日 08:00
SparseDecoding框架被报道，称实现最高1.48倍解码加速。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- Hugging Face Daily PapersSparseDecoding：面向解码感知的 LLM 剪枝框架，实现最高 1.48 倍解码加速
SparseDecoding 是一个解码感知的 LLM 剪枝框架，通过用稠密模型自回归生成（排除 prefill）的逐层激活构建校准矩阵，使剪枝目标与解码激活对齐，并配套带 bitmask 索引和固定步长遍历的 N:M 稀疏矩阵-向量内核。
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