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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。

　　在全县重点工作会议上，我们提出了以完善绩效考核，来推动全县新一轮大发展的新思路、新要求、新目标。为进一步推进全县重点工作的落实，全面做好当前及今后一个时期的城市建设工作，经研究我们决定召开这次高规格、大规模、专题性的工作会议，就是要组织和动员全县上下进一步解放思想，开拓创新，扎实苦干，克难攻坚，全力推进嘉荫城市建设工作，为“打造北方边陲名城、建设和谐嘉荫”提供强大动力和有力支撑。刚才，会议传达了省住房和城乡建设工作会议精神和全省小城镇建设现场工作会议精神，宣读了《关于进一步规范城市基本建设项目审批及竣工验收事项和明确项目建设参建各方主体责任的意见》，城市建设相关部门及社区代表做了表态发言。希望大家按照会议要求，结合自身实际，认真抓好贯彻落实。下面，我就如何抓好当前及今后一个时期的城市建设工作，讲几点意见。

　　第一，要用远大的理想激励斗志。远大的理想是激励人们不断前进的巨大精神力量。战争年代，革命先烈之所以前赴后继、不怕牺牲，就是因为心中装着实现的远大理想;建设年代，无数人先天下之忧而忧、后天下之乐而乐，鞠躬尽瘁、无私奉献，就是因为始终不忘全心全意为人民服务的宗旨，始终把为最广大的人民群众谋利益，建设有中国特色的社会主义，实现中华民族的伟大复兴当成了自己毕生的理想追求。一个人有了远大的理想，就会斗志昂扬、精神焕发;一个人如果胸无大志，则会情绪萎靡、无所