特征缓存复用

VVS：通过部分验证跳过加速视觉自回归生成的投机解码

VVS: Accelerating Speculative Decoding for Visual Autoregressive Generation via Partial Verification Skipping

把 LLM 里的投机解码搬到视觉自回归生成上，并首次提出「跳过验证步」：用动态截断的免验证词元选择器 + 词元级特征缓存复用 + 细粒度跳步调度，直接减少目标模型前向次数（2.8×），对做视觉 AR 生成（如 VAR 类模型）落地加速的人是一套可直接复用的推理框架。