ChainFlow：少步流匹配投机解码

2026年11月9日，arXiv 人工智能板块出现一篇由 Selim Aktas 等作者发表的论文，提出 ChainFlow——一种面向投机解码的少步潜空间流匹配方法。据该报道，ChainFlow 是以目标模型隐藏状态为条件的流匹配投机解码 drafter，起草时只需一到两步流步骤，而非从噪声生成所需的多次去噪。作者称这是首个以目标模型隐藏状态为条件的流匹配 drafter，并开源了代码与 drafter 模型。在 Qwen3.5 模型上、相同 drafter 规模与训练数据下，报道称其在 vLLM 中分别比 EAGLE-3 和 DFlash 快 39% 和 11%，顺序适配新语言时优势进一步扩大。上述性能数字与“首个”等表述均来自论文作者自述，尚待独立验证；开源范围限于作者所称的代码与 drafter 模型。

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