EAGLE 3.1：修复LLM推理中注意力漂移的推测解码算法

EAGLE团队、vLLM团队和TorchSpec团队联合发布了EAGLE 3.1，旨在解决生产环境中推测解码的不稳定性。该算法通过FC归一化和归一化后隐藏状态反馈两大架构改进，有效应对注意力漂移问题。在长上下文任务中，EAGLE 3.1的接受长度比EAGLE 3提升高达2倍；在Kimi K2.6模型上的基准测试显示，并发数为1时每用户输出吞吐量提升2.03倍。EAGLE 3.1完全向后兼容，已合并至vLLM主线，并将随v0.22.0版本发布。