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该预印本介绍了DBLast，一种用于随机投机解码的依赖块草拟器，它利用基于标记位置的低秩潜在混合模型以及面向接受的训练目标，在更高熵解码场景中提高接受草稿长度。基于Qwen3-4B和Qwen3-8B的实验表明，与独立块采样相比，该方法能持续提升接受长度。