AI 推理系列（十三）：EAGLE——为什么预测“下一个 Token”不如预测模型内部的“思维特征”？
围绕大模型逐 Token 解码的串行瓶颈，解释 EAGLE 为什么把 Draft 从离散 Token 预测转向目标模型隐藏 Feature 预测，并分析 Feature Uncertainty、候选验证、接受长度、Draft 成本、Batch 与在线服务中的真实加速边界。
#Draft Model
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AI 推理系列（一）：Speculative Decoding 如何加速大模型推理：从候选生成到并行验证
围绕在线大模型服务的逐 Token 生成瓶颈，解释 Speculative Decoding 如何用低成本候选生成配合目标模型并行验证减少串行解码轮次，并分析接受率、Draft 成本、KV Cache、连续批处理、Medusa 与 EAGLE 等工程权衡。