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　　草稿模型量化：团队进一步对草稿模型应用量化技术，使草稿生成过程更加高效。针对传统量化方法在草稿模型上导致接受率大幅下降的问题，采用了量化感知的后训练方法，成功保持了投机采样过程的平均接受长度。长上下文场景优化：对于长上下文应用，实现了InfLLM v2稀疏注意力内核来支持目标模型的高效处理，并通过构建局部注意力掩码和位打包技术支持树形草稿验证。同时，为草稿模型引入滑动窗口注意力机制，既最大程度减少了首词元延迟的影响，又提高了草稿生成的准确性，有效解决了长上下文场景下的性能瓶颈。

　　ArkInfer的架构设计从根本上受到在碎片化的端侧硬件环境中实现统一、高效部署需求的驱动。为了支持如联发科（MediaTek）、英伟达（Nvidia）、高通（Qualcomm）和瑞芯微（Rockchip）等多样化平台（每个平台都有其原生推理框架，例如NeuroPilot、Genie、RK-LLM、TensorRT-LLM以及用于CPU的llama.cpp），ArkInfer将这些框架无缝集成为可适配的后端。

　　加速推测解码（Accelerated Speculative Decoding）：为了提升推理速度，ArkInfer集成了基于BiTA算法的高级推测解码机制。选择此技术是因为它能在无需额外草稿模型或特殊架构改动的情况下显著提升性能，简化了在资源受限的端侧设备上的部署，同时保持高输出质量。约束解码（Constrained Decoding）：为确保输出符合特定格式（如JSON或SQL），ArkInfer采用了强大的约束解码方法，利用了Guidance框架。选择此方法是因为其在强制执行结构遵从性和提供确定性响应方面具有卓越能力，这对于需要结构化或精确输出的应用至关重要。