像厨房里一道菜还在烤，厨师已经开始备下一道：AI 生成文字也能这样压缩等待。推测解码先让较便宜的草稿模型猜一串 token（文字的基本单位），再由主模型批量检查；问题是，下一轮草稿通常要等检查结束才能开工，仍卡在决定总耗时的关键路径上。
DPara 的巧处，是不再提前猜主模型会接受到哪里、又会补上哪个 token。验证进行时，它让较耗时的 diffusion backbone（负责生成草稿中间表示的主干网络）为每一种可能的接受边界预先计算；结果揭晓后，再由轻量的自回归头选中对应表示，并结合实际补充 token，几乎立刻产出下一轮草稿。这样，主干计算每轮都能藏进验证时间里，也不会因猜错而整批退回串行。
作者在 Qwen3-8B 和 Qwen3-14B、七个数学、编程与聊天基准上报告，DPara 均超过所比较的串行及并行方案。不过供稿文本缺失了具体加速数字，因此这里只保留方法与比较结论。