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arXiv发布多模态推测解码论文RECAP

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AI 综述

2026年11月5日，研究人员在arXiv发布论文RECAP，提出一种用于多模态投机解码的方法。该方法通过1/2/3-token键存储，结合请求本地与跨请求持久记忆及上下文感知的熵置信度加权，为多模态模型提供无需训练的投机解码候选。在Qwen2.5-VL-7B和LLaVA-1.6-7B的7个单轮基准测试中，RECAP相对自回归解码平均加速1.66倍和1.56倍，优于最强无训练基线Token Recycling的1.51倍和1.37倍，相关代码已开源。

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最新进展11月5日 13:00

RECAP：用于多模态投机解码的上下文感知预测回收与请求本地及持久记忆

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

11月5日

13:00
arXiv · AI
RECAP：用于多模态投机解码的上下文感知预测回收与请求本地及持久记忆
论文提出 RECAP 方法，通过 1/2/3-token 键存储和请求本地/跨请求持久记忆结合上下文感知的熵置信度加权，为多模态模型训练自由地提供投机解码候选。在 Qwen2.5-VL-7B 和 LLaVA-1.6-7B 的 7 个单轮基准上，RECAP 相对自回归解码平均加速 1.66×/1.56×，超过最强无训练基线 Token Recycling 的 1.51×/1.37×；代码已开源。

本事件热度走势

可比范围当前: 8
可比范围峰值: 1011月5日 14:00
近 24 小时变化: –

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