一个小型路由模型(可能只有10M参数)实时分析请求类型(代码/数学/闲聊)和系统负载，动态选择最优草稿策略。代码请求→长块+高置信度阈值；闲聊→短块+宽松阈值。这是DSpark置信度调度的自然泛化。
不是单一草稿→验证，而是多级流水线：极轻量草稿(1ms)→中量精修(3ms)→目标验证。每一级过滤掉注定失败的部分。类似计算机的L1/L2/L3缓存层级——靠近的层级更快但覆盖率低，远离的层级完整但慢。
当前系统从左到右生成。但某些场景下(如代码补全、填空)，从高不确定性位置开始生成、再向两侧扩散可能更高效。先确定最难的部分(函数签名、关键逻辑)，再自动填充简单部分。
当前这三者是独立优化的。TRIZ合并原理预测：统一框架下，草稿模型自动选择量化精度(4bit/8bit/16bit)、稀疏模式和草稿块大小——根据每个请求的特征联合决策。DSpark证明了这个方向可行。
| 演化定律 | 推测解码中的体现 | 成熟度 |
|---|---|---|
| 系统向理想性增加 | 从无加速→推测解码(SD)→自适应SD→多策略SD | 进行中 |
| 子系统非均衡发展 | 草稿质量 > 验证效率，DSpark首次平衡两者 | 刚突破 |
| 向更高可控性过渡 | 固定块→动态块→每请求自适应→每token自适应 | 早期 |
| 向微观层次过渡 | 请求级调度→token级置信度→位置级策略选择 | 进行中 |
| 动态性-可控性增长 | DSpark首次引入运行时自适应 → 趋势不可逆 | 已触发 |