文章主要内容和创新点主要内容本文针对大型语言模型（LLM）推理过程中的延迟问题，提出了一种基于缓存的并行推测解码框架CARD（Cache-Assisted Parallel Speculative Decoding）。传统的推测解码（SD）采用“先草稿生成再验证”（draft-then-verify）的串行范式，存在硬件资源利用率低、草稿序列易因单个token被拒而整体丢弃等问题。CARD通过引入“查询-修正”（query-and-correct）范式，构建缓存机制实现草稿模型（draft model）与目标模型（target model）的并行推理，解决了传统方法的串行依赖和资源浪费问题，在不微调模型的情况下实现了最高4.83倍的推理加速。创新点并行执行框架：打破传统推测解码中草稿生成与验证的串行依赖，通过缓存支持让草稿模型与目标模型同时进行推理，实现“查询-修正”新范式（查询缓存、选择高置信度路径、修正草稿模型生成方向）。自适应缓存机制：动态缓存结构可自适应确定有效草稿长度，通过保留历史状态最大化token接受率。计算卸载：将目标模型的部分计算任务转移到草稿模型，在保持目标模型链状验证效率的同时，实现接近树形验证的性能。翻译部分摘要推测解码（SD）中，额外的草稿模型先生成多个草稿token，然后由原